Микроскопические исследования мазка расшифровка: Микроскопическое (бактериоскопическое) исследование мазка, окрашенного по Граму (Gram Stain. Bacterioscopic examination of different smears (vaginal, cervical, urethral, sputum, wound, etc)

Содержание

Микроскопическое исследование женского мазка (3 точки)

Микроскопическое исследование мазка, более известно как мазок на флору, необходимо для определения микрофлоры мочеполовых путей, а именно уретры, влагалища и цервикального канала. В полученном материале в ходе исследования оцениваются такие показатели, как количество лейкоцитов и эпителиальных клеток, форма бактерий, наличие слизи, исключаются некоторые заболевания, в частности кандидоз, бактериальный вагиноз, трихоманиаз, гонорея.
Микрофлор женщина представлена обилием бактерий. Большую часть составляют лактобактерии. Именно лактобактерии способствуют поддержанию правильной кислотности среды (рН 3,8-4,5), в результате чего подавляется рост и размножение патогенной флоры. Меньшую часть составляют такие бактерии, как стафилококки, стрептококки, эубактерии, гарднереллы, энтерококки, кишечная палочка, грибы рода кандида в небольшом количестве. Если уровень лактобактерий падает, на фоне защелачивания среды, начинается чрезмерный рост и развитие вышеперечисленных условно-патогенных микроорганизмов.

В свою очередь это приводит к воспалительным явлениям (вагинит, цервицит) или же к дисбиозу (бактериальный вагиноз). И то, и другое требуют незамедлительной коррекции. Ведь длительное нарушение микрофлоры может привести к выраженному воспалению, во время беременности бактериальный вагиноз может стать причиной преждевременного излития околоплодных вод. Обычно подобные изменения в организме происходят на фоне снижения иммунитета, гормональных колебаний, при инфицировании иными микроорагнизмами.
Микроскопические исследование входит в стандартное скрининговое обследование женщин (диспансеризацию). Результаты анализа помогают оценить наличие или отсутствие воспаления, дисбиоза, некоторых инфекций. Так, в описание результатов входит ряд параметров:
• Количество эпителиальных клеток — оно может меняться в зависимости от фазы цикла, а также снижаться в период менопаузы
• Количество лейкоцитов — границами служат значения 10-15-20 в зависимости от точки забора
• Наличие слизи также зависит от фазы цикла
• Бактерии описывают по форме. Палочки — это полезные лактобактерии, а кокки отражают присутствие в мазке условно-патогенной или абсолютно патогенной флоры
• Ключевые клетки — показатели наличие бактериального вагиноза, который сопровождается изменением кислотности влагалища
• Споры грибов говорят о наличии кандидоза
• В мазке, приготовленном сразу после получения материала? могут быть обнаружены подвижные трихомонады — маркер трихоманиаза
• При наличии примесей крови в мазке будут присутствовать эритроциты
Показания к проведению :
• Ежегодный скрининг, диспансеризация женщин
• При наличии жалоб на обильные выделения, зуд, жжение, запах в области половых органов
• При подозрении на воспалительный процесс, дисбиоз, кандидоз
• Для диагностики трихоманиаза, гонореи
В зависимости от полученных результатов можно говорить о том или ином типе биоценоза влагалища. Выделяют 4 типа:
• Нормоценоз. Характеризуется правильным соотношением лактобактерий и облигатной флоры. Превалируют исключительно лактобактерии. Не обнаруживаются грамотрицательные бактерии, элементы грибов, а также признаки инфекций.
• Промежуточный тип. В таком случае отмечается снижение уровня лактобактерии, но не полное их отсутствие. На фоне таких изменений появляются грамотрицательные бактерии, но выраженной клинической картины нет. Инфекции отсутствуют.
Данные типы рассматриваются как нормальное состояние биоценоза влагалища

• Дисбиоз. На фоне выраженного снижения или полного отсутствия лактобактерий отмечается рост и преимущество условно-патогенной флоры, к которой можно отнести уреаплазмы, микоплазмы. Также в большом количестве обнаруживаются кокки и “ключевые клетки”. Количество лейкоцитов может быть различным, но чаще всего укладывается в нормальные значения.
• Вагинит. В результате нарушения состава биоценоза развивается воспаление, которое проявляется не только изменением количества лактобактерий и условно-патогенной флоры, анаэробов, но также большим количеством лейкоцитов.

Именно эти клетки указывают на воспалительный процесс в точке забора материала.
Следует отметить, что мазок на флору должен рассматриваться исключительно как один из этапов обследования. После получения результатов анализа врач решает вопрос о необходимости проведения дополнительной диагностики, если она необходима.

Программы для женщин

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Данная информация несет ознакомительный характер. Записаться и оплатить ее вы можете при посещении клиники.

Назоцитограмма — референтные значения, показатели нормы

Общая характеристика

Назоцитограмма – это исследование мазка из полости носа на клеточный состав, которое проводится для уточнения этиологии воспалительных заболеваний носа (ринитов).
Что особенно важно для диагностики аллергического ринита (МКБ-10: J30- J31) и во избежание нецелевого лечения, усугубляющего течение аллергии и расширяющего спектр «причинных» аллергенов.

Показания для назначения

1. Диагностика воспалительных заболеваний слизистой оболочки носа: выделения из носа, затруднение носового дыхания, чихание и зуд в полости носа
2. Дифференциальная диагностика ринитов.

Маркер

Маркер дифференциальной диагностики ринитов

Клиническая значимость

Исследование позволит: выявить аллергическую причину воспалительного заболевания слизистой оболочки носа, провести дифференциальную диагностику с другими причинами ринитов, своевременно выбрать лечение в соответствии с типом воспаления, предупредить прогрессирование аллергии, развитие осложнений и улучшить качество жизни пациента.


Состав показателей:

Макрофаги (моноциты)
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: %

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

эпителий плоский
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Эозинофильные гранулоциты
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: %

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

дрожжеподобные грибки
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

палочки
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Эритроциты
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

лимфоциты
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: %

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

эпителий цилиндрический
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Лейкоциты
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Нейтрофильные гранулоциты
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: %

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Кокки
: Микроскопический
Диапазон измерений: 0-0
Единица измерения: В поле зрения

Референтные значения:

Возраст

Комментарии

Выполнение возможно на биоматериалах:

Биологический материал

Условия доставки

Контейнер

Объем

мазок из носа

Условия доставки:

48 час. при температуре от 20 до 25 градусов Цельсия

Контейнер:

Предметное стекло без поля

Правила подготовки пациента

Стандартные условия подготовки (если иное не определено врачом): За 5 часов Прекратить прием любых капель и спреев для носа. Примечания: Не промывать нос в день сдачи БМ. Непосредственно перед взятием БМ удалить избыточную слизь: один раз в салфетку сильно выдохнуть носом («высморкаться») и аккуратно убрать выделение, избегая касания внутренней поверхности слизистой носа.

Вы можете добавить данное исследование в корзину на этой странице

Интерференция:

  • Использование назальных спреев, особенно кортикостероидов, может приводить к ложноотрицательным результатам в отношении эозинофилии. Тот же эффект иногда наблюдается при использовании таблетированных препаратов, содержащих кортикостероиды и антигистаминных (противоаллергических) препаратов.

Интерпретация:

  • По соотношению в мазке эозинофилов и нейтрофильных лейкоцитов можно судить о степени выраженности аллергического и инфекционного компонентов воспаления. При наличии бактериальной инфекции в мазках обнаруживается большое количество нейтрофильных лейкоцитов и микрофлоры. При обострении аллергических заболеваний в мазках среди лейкоцитов преобладают эозинофилы (более 5%). Большое количество эозинофилов и нейтрофилов характерно для аллергического ринита, осложнённого вторичной инфекцией. Отсутствие или незначительное количество и эзинофилов, и нейтрофилов характерно для вазомоторного ринита.
  • По соотношению в мазке эозинофилов и нейтрофильных лейкоцитов можно судить о степени выраженности аллергического и инфекционного компонентов воспаления. При наличии бактериальной инфекции в мазках обнаруживается большое количество нейтрофильных лейкоцитов и микрофлоры. При обострении аллергических заболеваний в мазках среди лейкоцитов преобладают эозинофилы (более 5%). Большое количество эозинофилов и нейтрофилов характерно для аллергического ринита, осложнённого вторичной инфекцией. Отсутствие или незначительное количество и эзинофилов, и нейтрофилов характерно для вазомоторного ринита. 

Гематологические исследования

Код услуги Наименование работ, услуг (по номенклатуре) Стоимость
услуги, руб 
  Гематологические исследования  
20000 Взятие  капиллярной  крови из пальца 320
20002 Взятие крови на дому — дополнительно к стоимости исследования 990
20005 Уровень гемоглобина 190
30005 Уровень гемоглобина  (срочный 30 мин) 280
20007 Лейкоцитарная формула 190
30007 Лейкоцитарная формула  (срочный 30 мин) 300
20009 Исследование уровня  ретикулоцитов 280
30009 Уровень ретикулоцитов  (срочный 1 час) 390
20010 Исследование уровня лейкоцитов 180
30010 Уровень лейкоцитов (срочный 30 мин) 410
20011 Анализ крови клинический  1320
30011 Анализ крови клинический (срочный 1 час) 1520
20013  LE-клетки 410
30013  LE-клетки (срочный 3 часа) 580
20014 Исследование уровня тромбоцитов 300
30014 Уровень тромбоцитов, (срочный 1 час) 420
20015 Микроскопическое исследование «толстой капли» и «тонкого» мазка крови на малярийные плазмодии 960
20016 Исследование СОЭ — скорости оседания эритроцитов 120
30016  СОЭ  — скорость оседания (срочный 1 час) 180
20017 Определение вязкости  крови 120
30017 Вязкость крови (срочный 1 час) 180
20020 Исследование времени кровотечения (свертываемость крови) 180
30020 Свертываемость крови (срочный 30 мин) 230
20027 Эритроциты с базофильной пунктацией 220
30027 Эритроциты с базофильной пунктацией (срочный 1 час) 330

Общий мазок  | Тонус Лаборатория

ОписаниеПодготовкаПоказанияИнтерпретация результатов

Исследование отделяемого мочеполовых органов у женщин позволяет определить состав микрофлоры этих органов.

Бактериологический мазок берется из цервикального канала (C), влагалища (V), мочеиспускательного канала (U), а также из прямой кишки (R).

Общий мазок на флору берется при помощи специальных инструментов (шпателя или лопаточки), которыми собираются выделения в просвете данных органов. Врач — гинеколог перед взятием общего мазка на флору вводит во влагалище гинекологическое зеркало, который позволяет ему увидеть влагалище и шейку матки. У девочек/девственниц гинекологическое зеркало не используется.

После этого мазок наносится на предметное стекло. В лаборатории бактериологический мазок окрашивается красителями, и препарат фиксируется специальными методами. Лаборант осматривает препарат под микроскопом и описывает характеристики выделений из каждого органа (количество слизи, клеток (эпителий, лейкоциты), количество микроорганизмов и их виды и т.д.).

У здоровой женщины микрофлора мочеполовой системы представлена в основном лактобактериями (они подавляют размножение патогенных микроорганизмов, выделяя молочную кислоту и перекись водорода) и в меньшей степени аэробами, микроаэрофильными, незначительным количеством грибов рода Кандида, цервикальный канал стерилен.

До пубертатного периода у девочек флора представлена в основном кокками и  дифтероидами.

Снижение количества лактобацилл приводит к нарушению баланса микрофлоры и росту и размножению условно-патогенных микроорганизмов (E.Coli, стрептококки и стафилококки). Результатом этих процессов является дисбиоз влагалища. Он является фактором риска для болезней мочеполовой системы — бесплодия, воспалительной патологии, невынашивания беременности. К нему могу приводить: несоблюдение личной гигиены, гормональные нарушения, нарушение обмена веществ, прием антибактериальных препаратов.

Микроскопия общего мазка на флору позволяет оценить состояние эпителия, наличие воспаления (при подсчете лейкоцитов), состав микрофлоры, выявить такие заболевания как: вагинит, уретрит, цервицит, молочницу, трихомониаз, гонорею и другие.

Микроскопия общего мазка на флору является «золотым стандартом» в диагностике бактериального вагиноза.

когда назначается, как проводится. Расшифровка результатов и подготовка к анализу

Автор

Кулова Жанна Борисовна

Руководитель центра косметологии и превентивной медицины

Косметолог

Анализ на демодекс позволяет выявить подкожного клеща из рода Demodex, вызывающего один из видов дерматоза (демодекоз).

Клещ демодекс Клещ демодекс (или железница угревая) имеет очень маленькие размеры (от 0,2 до 0,5 мм), селится преимущественно в сальных железах и волосяных фолликулах, и невооруженным глазом обнаружен быть не может.

Демодекс считается условно-патогенным микроорганизмом, то есть его можно обнаружить на коже здорового человека. Но при определенных условиях (снижение иммунитета, нарушение обмена веществ, эндокринные заболевания, заболевания желудочно-кишечного тракта) клещ активизируется, что приводит к развитию демодекоза.

Когда назначается анализ на демодекс

Анализ на демодекс назначается при хроническом дерматозе со следующими симптомами:

  • зуд кожи лица и век, усиливающийся к вечеру;
  • покраснение и воспаление кожи; кожа становится бугристой, появляются узелки(папулы), напоминающие угревую сыпь;
  • при поражении век края век могут воспаляться, выделяется слизь, на ресницах появляются белые чешуйки.

Клещ демодекс питается содержимым сальных желез, поэтому чаще всего поражается кожа в тех местах, где сальных желез больше всего – крылья носа, носогубный треугольник, подбородок.

Анализ на демодекс позволяет диагностировать демодекоз, то есть установить, что причиной дерматоза в данном случае является именно клещ демодекс, и назначить правильное лечение.

Как проводится анализ на демодекс

Биологическим материалом для анализа на демодекс является соскоб с кожи. При поражении век на анализ берутся ресницы (4-6 ресниц с каждого века).

Биологический материал помещается в специальный раствор и рассматривается под микроскопом (проводится микроскопическое исследование).

Забор биологического материала для анализа производит врач-дерматолог. Исследование проводится в лаборатории. При необходимости анализ на демодекс может выполнен в режиме CITO (т.е. срочно).

Расшифровка анализа на демодекс

Результат анализа считается положительным, если в пробе обнаруживается сам клещ или его яйца. Если обнаруживаются только оболочки яиц, необходимо будет сдать анализ на демодекс еще раз.

Подготовка к анализу на демодекс

Для того чтобы правильно сдать анализ на демодекс, необходима минимальная подготовка: в течение суток перед анализом не следует умываться. Также нельзя пользоваться косметическими средствами (лучше прекратить использование косметики за несколько дней до сдачи анализа).

Сдавать анализ желательно после 18-00, так как клещ избегает солнечных лучей, и в дневное время его активность минимальна.

Не занимайтесь самолечением. Обратитесь к нашим специалистам, которые правильно поставят диагноз и назначат лечение.

Микроскопическое исследование мазка из влагалища и шейки матки (гинекологический мазок)

Артикул: 00134

Стоимость анализа

в лаборатории:

Экспресс

1 380руб

стоимость указана без учета стоимости забора биологического материала

Добавить в корзину

Мазок из влагалища и цервикального канала

Готовность результатов анализа

Обычные*: 1 к. д.

Дата сдачи анализа:
Дата готовности:

*не считая дня сдачи.

Экспресс

Подготовка к анализу

Общие рекомендации по сдаче анализов

Анализ сдается в любой клинике будни с 7.45 до 21.00, в выходные с 8.45 до 15.00. График сдачи в праздничные дни может отличаться, пожалуйста, уточняйте заранее.

Забор биоматериала

Методы выполнения и тесты

Микроскопия. Эпителий, микрофлора, слизь (наличие, полуколичественная оценка), лейкоциты (количественная оценка). Наличие дрожжеподобных грибов рода Candida, трихомонад, диплококков (внеклеточно и внутриклеточно).

Файлы

Скачать образец результата анализа
 

Этот анализ входит в блоки:

  • Базовый блок анализов для подготовки к ЭКО
  • БЛОК. Микроскопическое исследование мазка из уретры, влагалища и ц/к
  • Обследование – стандарт Отделение ГИНЕКОЛОГИИ: ОАК, ОАМ, Биохимия крови, Блок маркеров инфекций (антитела к ВИЧ, HBs-Ag, анти-HCV, антитела к Treponema Pallidum, суммарные), Гинекологический мазок, Мазок на онкоцитологию по Папаниколау (шейка матки)
  • Обследование – экспресс Отделение ГИНЕКОЛОГИИ: ОАК, ОАМ, Биохимия крови, Блок маркеров инфекций (антитела к ВИЧ, HBs-Ag, анти-HCV, антитела к Treponema Pallidum, суммарные), Гинекологический мазок
  • Расширенный блок анализов для подготовки к ЭКО
Срок готовности анализов в экспресс-режиме (Cito)
Время сдачи Готовность
Будни Выходные
08:00-17:00 09:00-17:00 1-2 часа
17:00-20:30 На следующий день, как сданный в 8:00
08:00-12:00 09:00-12:00 3-5 часов
12:00-20:30 12:00-17:00 На следующий день, как сданный в 8:00
08:00-12:00 09:00-12:00 до 16:00
07:00-09:00 08:00-09:00 до 14:00
09:00-12:00 09:00-12:00 до 16:00

Значение анализов

Гинекологический мазок (мазок на флору) берется из 1 или 2 точек: влагалище, шейка матки. Материал забирается специальными стерильными инструментами, наносится на предметное стекло, а затем мазок анализируется под микроскопом. Гинекологический мазок забирается не в дни менструации, до использования свечей, лубрикантов, спринцевания.

Сдать мазок следует при наличии подозрения на инфекционно-воспалительные заболевания половых путей (выделения, зуд, дискомфорт в области половых органов, неприятный запах) в рамках комплексного обследования, включающего другие виды анализов, осмотр акушером-гинекологом.

Гинекологический мазок входит в список анализов, обязательно сдаваемых во время беременности, при диспансеризации. Этот анализ также сдается перед процедурами, связанными с проникновением в цервикальный канал и полость матки (соногистерография, инсеминация, биопсия и др.).

В мазке определяются:

  • Эпителиальные клетки. Слизистую оболочку влагалища выстилает плоский эпителий. В норме обнаруживается небольшое количество клеток плоского эпителия.
  • Количество слизи
  • Лейкоциты в норме в мазке обнаруживаются в небольшом количестве. При воспалении влагалища (вагинит/кольпит) в гинекологическом мазке количество лейкоцитов возрастает, вплоть до того, что лейкоциты могут покрывать все поля зрения.
  • Флора в норме представлена палочками. Кокковой, грибковой флоры и простейших в норме в мазке быть не должно. Появление такой флоры свидетельствует о необлагополучии – воспалительных, инфекционных заболеваниях или других нарушениях микрофлоры влагалища, например, о кандидозе (появление грибов), дисбактериозе (появление так называемых «ключевых» клеток, наличие коккобациллярной флоры), трихомониаза (при выявлении трихомонад). Дать название микрофлоры при анализе мазка невозможно, для определения вида конкретного микроорганизма следует использовать другие анализы – методом ПЦР, бактериологическим методом (посев).

Другие мазки на анализы:

  1. В некоторых случаях дополнительно берется мазок из уретры
  2. ПЦР-диагностика скрытых инфекций
  3. ПАП-мазок или мазок на онкоцитологию
  4. Анализ на папилломавирус
  5. Посев отделяемого женских половых органов

Гинекологический мазок на флору
Диплококки, клетки эпителия, слизь

Гинекологический мазок на флору
Споры гриба рода Candidа (кандида)

Гинекологический мазок на флору Лептотрикс

Гинекологический мазок на флору Лептотрикс на фоне воспаления

Гинекологический мазок на флору
Палочковая (бациллярная) флора
 

Гинекологический мазок на флору
Палочковая (бациллярная) флора, клетки промежуточного эпителия

Условия сдачи анализа

Этот анализ обязательно сдается перед процедурами (соногистерография, инсеминация и др. ).

Также спрашивают:

С этим анализом сдают:

Как сдать анализы в Лабораториях ЦИР?

Для экономии времени оформите заказ на анализ в Интернет-магазине! Оплачивая заказ онлайн, Вы получаете скидку 10% на весь оформленный заказ!

У Вас есть вопросы? Напишите нам или позвоните +7 (495) 514-00-11. По анализам Вы можете задать вопрос на нашем форуме и обратиться на консультацию к специалисту.

Расшифровка кода мазка Папаниколау.. Кортни Снейвли, соучредитель Ovee | Ови

Кортни Снейвли, соучредитель Ови

Итак, у вас взяли мазок. Ваш врач звонит вам с результатами, но вы не можете понять их. «Аномальный? АСКУС? КОЛЬПОСКОПИЯ?! Что все это на самом деле означает от человека, который был там.

Мазок Папаниколау — это микроскопическое исследование клеток шейки матки. Лаборанты ищут любые изменения в ваших клетках, клетки неправильной формы или, в некоторых случаях, присутствие ВПЧ.

Обычный — Именно так, как это звучит! У вас вполне здоровая шейка матки.

Неудовлетворительно — Это не вы, это ваш образец. По какой-то причине в лаборатории возникли проблемы с анализом ваших клеток из этой гигантской ватной палочки. Возможно, вам придется сделать еще один мазок Папаниколау 😢, но вы уже профессионал!

Доброкачественные изменения — Вы в основном нормальные. Вероятно, это просто небольшая инфекция, которая вызывает воспаление клеток шейки матки.Проведите последующий гинекологический осмотр, чтобы выяснить, нужны ли вам антибиотики для подавления инфекции.

ASCUS — Расшифровывается как «Атипичные плоскоклеточные клетки неопределенного значения». Рад, что прояснил ситуацию. На самом деле это означает, что ваши клетки не имеют такой формы, как обычно. Они проведут дополнительные тесты, чтобы определить, вызывает ли ВПЧ странность.

ASC-H — Ладно, никуда не деться, у вас клетки не типичные.Вероятный виновник — ВПЧ. Не сходи с ума! ВПЧ распространен. СУПЕР РАСПРОСТРАНЕННЫЙ. Настолько распространено, что, по оценкам, 80% женщин и 90% мужчин в какой-то момент своей жизни заразятся ВПЧ. Если это ваш результат, вам необходимо пройти кольпоскопию (подробнее об этом позже).

LSIL — А.к.а. «Плоскоклеточное внутриэпителиальное поражение низкой степени». Действительно светящаяся аббревиатура. Что это значит на человеческом языке, у вас, скорее всего, ВПЧ. Но я не могу повторять это достаточно, ВПЧ СУПЕР РАСПРОСТРАНЕН.Что это значит? Вам придется каждый год сдавать мазок Папаниколау, пока ваши результаты не перестанут быть ненормальными. Вам также может понадобиться кольпоскопия в зависимости от мнения вашего врача.

HSIL- «Плоскоклеточное внутриэпителиальное поражение высокой степени». Может кто-нибудь переименовать их? Мы собираемся назвать это «Более серьезно, чем низкая степень, но все же не рак». Ваши клетки меняются, но мониторинг и лечение могут значительно снизить риск развития рака. Настоятельно рекомендуется пройти кольпоскопию, если это ваш результат Папаниколау.

AGC — «Атипичные железистые клетки». Это имя действительно имеет смысл. Это означает, что в железистых клетках вашей шейки матки произошли изменения. Кто-нибудь назначал кольпоскопию? Если у вас есть эти результаты, вы определенно должны.

Рак — Я сохранил это до конца, потому что это крайне редко встречается у молодых женщин. Если ваши результаты Папаниколау показывают, что у вас рак, вам следует немедленно записаться на прием к специалисту (онкологу).Чем раньше начато лечение, тем лучше, поэтому так важно своевременно сдавать мазки Папаниколау!

Ваш врач порекомендует пройти тест на ВПЧ (в большинстве случаев он сделает это автоматически), повторный мазок Папаниколау через год или, в некоторых случаях, кольпоскопию.

Кольпоскопия. Звучит пугающе, но все, что они на самом деле делают, это гинекологический осмотр, где ваша шейка матки является звездой. Врач воспользуется зеркалом и большим увеличительным стеклом (не волнуйтесь, оно останется вне вашего тела!), чтобы подойти ближе к шейке матки.Тампон с уксусом используется для вынюхивания нездоровых клеток. Если что-то выглядит не так, врач может взять биопсию (крошечный образец клеток шейки матки), чтобы убедиться, что все в порядке.

Как человек, у которого был один, я могу засвидетельствовать, что это не очень удобно, НО это занимает примерно столько же времени, сколько ваш ежегодный экзамен, и в большинстве случаев обеспечит вам это сладкое душевное спокойствие.

Совет, НЕ смотрите на свой образец клеток, если они берут биопсию, следует ожидать спазмов и странных коричневых выделений, и самое главное НЕ занимайтесь сексом в течение 48 часов после кольпоскопии.Ваша шейка матки открыта и чрезвычайно уязвима для раздражения.

Думайте о своих ежегодных экзаменах как о своей большой семье. В большинстве случаев вам не нужно об этом беспокоиться, но раз в год (может быть, во время праздников?) обязательно заезжайте. Обращайтесь со своей шейкой матки, как с мягким золотым пончиком, обязательно назначайте последующие визиты и проявляйте инициативу в отношении профилактического ухода!

Остались вопросы? Напишите нам по телефону [email protected] !

Для получения дополнительной информации читайте об этом по телефону Центр здоровья молодых женщин или Национальный институт рака.

Расшифровка мазка с сохранением микроскопии у мужчин Флора. Как и для чего берут мазок из мочевого канала у мужчин

Осмотр врача-уролога мужчинам рекомендуется проходить каждые 6 месяцев. Это необходимо для своевременного выявления патологических отклонений в состоянии здоровья мочеполовой системы и, при необходимости, проведения лечения для предотвращения осложнений. Во время осмотра врач проводит осмотр наружных половых органов, составляя анамнез и обязательно берет мазок на флору у мужчин.Анализ содержимого уретры позволяет определить нарушения в работе мочевыводящих путей.

Мазок на флору у мужчин является основной диагностической процедурой при урологическом обследовании.

Мазок из уретры обязательно берется у всех представителей сильного пола, обратившихся к урологу. Особенно важно проводить такое исследование мужчинам, предъявляющим жалобы на признаки нарушения функционирования органов мочевыделения.

Что показывает анализ

Мазок на флору у мужчин позволяет оценить состояние мочевыводящих путей, определить наличие воспалительных процессов, изучить содержимое взятого материала.

Именно такой анализ способен выявить патогенные микроорганизмы, являющиеся возбудителями многих инфекционных заболеваний, передающихся при совершении незащищенных половых контактов.

Суть процедуры

Для взятия штриха уретры используется специальный зонд, который глубоко вводят в полость уретры. Процедура проводится без анестезии, поэтому пациенты испытывают достаточно сильный дискомфорт и даже боль. После завершения манипуляций мужчины могут ощущать боль и жжение в уретре в течение нескольких часов, что является нормальным явлением и не должно вызывать паники. Полученный из уретры материал наносят на стекло и отправляют в лабораторию, где изучают его состав и характеристики. Для выявления возбудителей инфекционных патологий проводят ПЦР-исследование запекания мазка.

Этот вид диагностики требует предварительной подготовки пациента. За 48 часов до взятия мазка из уретры мужчинам следует воздержаться от половых контактов. Гигиенические интимные процедуры необходимо проводить накануне анализа. Вечером желательно прогнуться, а утром пойти к врачу. Также важно за 3 часа до забора материала из уретры не совершать мочеиспускания. В течение недели перед диагностикой нельзя принимать препараты группы антибиотиков, которые существенно влияют на состояние микрофлоры.Следует соблюдать все описанные меры, чтобы результат мазка был максимально достоверным.

У мужчин мазок на флору Очень распространенная диагностическая процедура, которую назначают для определения ряда инфекционных заболеваний, таких как цистит, уретрит, простатит, а также для выявления бактерий, передающихся половым путем – арелазм, хламидий и микоплазм. В случае необходимости исследование мазка на флору дополняется культуральными исследованиями и ПЦР-диагностикой, что позволяет получить более развернутую картину о состоянии здоровья мужчины.

Мазок на флору у мужчин проводят с помощью специального зонда, который вводят в канал уретры на определенную глубину, как правило, она составляет 3 см. Далее зонд поворачивают и извлекают из полового органа пациента. Это достаточно неприятная процедура, доставляющая болезненные ощущения. В течение нескольких часов после забора материала у мужчины могут возникать боли, жжение и зуд в области полового органа, в моче может появиться кровь. Это считается нормой, если кровь проходит, спустя сутки.При появлении в течение нескольких дней необходима консультация врача.

Чтобы анализ на микрофлору дал достоверные показатели, необходимо соблюдать определенную подготовку к сдаче биоматериала. В течение суток перед приемом урологом инсульта из уретры у мужчин ему следует отказаться от половых контактов. Гигиена половых органов проводится вечером перед родами, до посещения врача, утром половые органы мыть нельзя.Агрессивные и антибактериальные моющие средства могут частично разделить флору из уретры, и определить патологию будет невозможно.

За два-три часа до сдачи анализа мочиться невозможно. Если вы употребляете какие-либо наркотические препараты, обязательно сообщите об этом врачу накануне исследования. Есть ряд препаратов, которые могут исказить анализ, поэтому от препаратов следует отказаться.

Указание на процедуру может быть:

  • отделение наружного отверстия полового тела, которое носит желто-зеленый цвет и имеет неприятный запах;
  • чувство дискомфорта, а также жжение в органе в процессе мочеиспускания;
  • оскорбительных попыток зачать ребенка;
  • нарушение эректильной функции;
  • диагностика простатита и онкологических новообразований;
  • профилактические осмотры.

Анализ также необходим, если у полового партнера выявлено венерическое заболевание.

Лабораторные исследования

Мускус у мужчин принимают в кабинете уролога и исследуют в лаборатории с помощью специальных реактивов и приборов. Полученный биоматериал наносится на специальное предметное стекло, которое предварительно высушивается на воздухе. Далее лаборатория ассистирует материал под микроскопом для определения наличия возбудителей, мазок на стекле окрашивается специальными реактивами.Разные клетки, присутствующие в мазке, по-своему окрашиваются, соответственно лаборатория получает возможность дифференцировать частицы между собой. В процессе исследования мазка на флору лабораторией присваивается несколько критериев анализа:

  • наличие в материале лейкоцитов в поле зрения и их количественный состав;
  • наличие эритроцитов;
  • наличие микроорганизмов, их форма и количество;
  • наличие примесей гноя и слизи в мазке;
  • количество клеток вороньего эпителия.


Общий мазок также может уловить трихомонады, если исследование будет проводиться в первые три часа после забора. Мужской организм имеет свойство скрывать инфекционные процессы. При подозрении на скрытую инфекцию накануне проводится урологическая провокация. С этой целью применяют внутримышечно гогановакцину в дозе 500 мл или препарат пирогенал в виде суппозиториев. Ужин накануне родов должен быть сытным и переполнен жирной, острой и копченой пищей.Это, как известно, провоцирует обострение инфекционных процессов и лаборатории будет легче определить возбудителя.

Результаты декодирования

Расшифровку полученных результатов проводит только квалифицированный специалист, не пытайтесь самостоятельно ставить диагноз и назначать лечение, это только ухудшит самочувствие. В процессе нормальное состояние тела количество лейкоцитов в поле зрения не должно превышать 5 ед. Белая кровь Сказки Обращение при возникновении воспалительного процесса, при превышении этого показателя врач может диагностировать воспаление предстательной железы, мочевыводящих путей, а также цистит или уретрит.

В поле зрения норма эритроцитов -3. При наличии повышенного количества на фоне повышения лейкоцитов можно предположить образование язв на слизистой оболочке мочевыводящих путей и органов половой системы и новообразование. Если при повышенных эритроцитах скачков лейкоцитов нет, можно было травмироваться чашей тканей при взятии мазка.

Эозинофилы — компоненты лейкоцитов, появляющиеся при возникновении аллергической реакции.В случае повышения этих показателей на 10% можно предположить аллергическую реакцию, которая могла быть спровоцирована смазками или моющими средствами.


Наличие слизи в мазке не является нормой, повышенное содержание без оформленных включений с симптомом уретры. При наличии большого содержания слизи врач может предположить наличие в ней условно-патогенной флоры, поскольку создаются комфортные условия для размножения микроорганизмов. Иногда назначают более тщательное исследование слизи, в котором могут быть обнаружены диплококки и кандиды.Повышенное содержание слизи и воронкообразные клетки эпителия говорят о наличии скрытого инфекционного процесса.

Липидные зерна — признак простуды, может наблюдаться при простатите или нарушении половой жизни. Наличие сперматозоидов в мазке говорит о слабости мышцы посевного канала, пропускающего некоторое количество материала в уретру. Со временем такое состояние провоцирует воспаление и нагноение. Норма сыпи эпителия до 10, если их больше, то это свидетельствует о наличии острого воспалительного процесса в уретре.Наличие ключевых клеток в клетках эпителия говорит о возможном гарднелезе.

Помимо вышеперечисленных компонентов мазка в организме мужчины также могут присутствовать бактерии. Эпидермальный, сапрофитный, золотистый, зеленый стафилококк, фекальный энтерококк, кишечные палочки могут быть выявлены в составе общего мазка.

Из патогенных микроорганизмов в мазке могут быть выявлены:

  • кокки — условно-патогенные микроорганизмы в незначительных количествах можно считать нормой;
  • хламидиоз — справка о хламидиозе;
  • трихомонад в здоровом состоянии должны отсутствовать, являются свидетельством трихомониза;
  • уреаплазма – признак уреаплазмоза;
  • гонококков норма исключает наличие этих организмов их наличие говорит о гонорее.

Нормализация показателей мазка

При наличии в мазке патогенной и условно-патогенной микрофлоры врач обязан назначить грамотное лечение антибиотиками, чувствительным к определенному микроорганизму. Для устранения воспаления назначают ксанестероидные противовоспалительные средства и прокладочную терапию. Если воспаление было спровоцировано аллергической реакцией, назначают антигистаминные препараты и витаминотерапию.

Если детально рассматривать патологию, то для лечения уреаплазмы и хламидиоза чаще всего назначают нофлоксацин, доксициклин, леводроксацин, флоксацин, азитромицин, розокацин.В случае гонореи препараты для лечения подбираются в зависимости от возраста больного и состояния его организма. Чаще всего назначают: ЦНФЫСИМ, Оплелоксацин, Ципрофлоксацин и спектиномицин.

При гнойных уретритах и ​​циститах назначают цефаклор, спектр. Трихомонадный уретрит лечат метронидазолом, бендзимином и йодовидоном в свечах. Кандидоз остановят Левирон и Нистатан. Микоплазму легко устранить тетрациклином.

Все вышеперечисленные средства имеют побочные действия и должны назначаться лечащим врачом. Не стоит игнорировать заболевание или назначать себе терапию самостоятельно, это только усугубит течение недуга и усложнит работу врачей в дальнейшем. В качестве дополнения к медикаментозной терапии мужчина должен соблюдать здоровый образ жизни, на некоторое время отказаться от курения и употребления алкогольных напитков. В его рационе необходимо увеличить количество витаминосодержащих продуктов, а непосредственно клюквы и томатов.Если была обнаружена бактериальная инфекция, курс терапии должны пройти оба партнера, в противном случае повторная инфекция.

К сожалению, мужчины склонны игнорировать тревожные симптомы в области половых органов, откладывая визит к врачу на неопределенный срок. В некоторых случаях нежелание проходить осмотр связано со стыдом от прохождения массажа простаты и мазка из уретры, что некоторые считают полученной процедурой за мужчину. Нет ничего зазорного в том, что человек стремится быть здоровым и осматривает свое тело.Большой стыд будет терпеть болезненные симптомы и отказываться от лечения. Чем раньше вы обратитесь за помощью, тем быстрее избавитесь от признаков воспаления и бактериальной инфекции.

Инсульт из уретры — это анализ, который берется у мужчин манолога. Его можно проводить в профилактических целях, а также в тех случаях, когда симптомы заболевания очевидны. Из взятия соскоба, позволяющего диагностировать признаки воспалительного процесса или наличие болезнетворных бактерий.

При инсульте из уретры необходимо систематически отказывать мужчинам в профилактических целях. Однако чаще за медицинской помощью обращаются при появлении неприятных ощущений в области половых органов. Врач назначает мазок на флору, если есть подозрение на развитие у больного заболевания мочеполовой системы, а также явные отклонения от нормы.

При таких симптомах мазок на флору назначается:

  • Мужчина жалуется на зуд и жжение в уретре.
  • Возникновение: боль, быстрота и т. д.
  • Наблюдается патология.
  • На половом члене появилась сыпь.
  • В области половых органов другие неприятные ощущения: дискомфорт, тяжесть, боль.

Инсульт из уретры позволяет определить:

  • наличие патогенных микроорганизмов;
  • развитие воспалительного процесса;
  • венерическая болезнь.

Как подготовиться к анализу?

Прежде чем идти к врачу для сдачи анализа, мужчина должен подготовить свое тело:

  1. За два дня до визита рекомендуется воздержаться от сексуальных связей.
  2. За неделю до взятия мазка на флору следует отказаться от приема лекарственных средств. Если речь идет об антибактериальных препаратах, прием которых нельзя прерывать, анализ будет проведен через 7 дней после окончания приема препарата.
  3. Чтобы не смыть микрофлору уретры, не рекомендуется мочиться в течение 2-3 часов до визита к врачу.
  4. Последнее промывание половых органов проводится за несколько часов до анализа.

Если у доктора есть подозрение на наличие скрытой инфекции у больного, он рекомендует «провокацию», которая усилит симптомы и улучшит диагностические показатели. В качестве такого мужчины предлагается:

  • накануне проведения испытаний принимать обед, состоящий из острых, копченых, жирных и соленых блюд;
  • посетить сауну или принять горячую ванну;
  • выпить небольшую дозу алкоголя;
  • применяют гогановакцину.

Процедура маркировки

Штрих из уретры делается быстро, ничего сложного в процедуре нет.В качестве учебного пособия используется:

  • бактериологическая петля;
  • ватная палочка;
  • ложка фолькмана;
  • Уретро-генитальный зонд с тампоном.

Инструмент должен быть новым и стерильным. Его вводят в наружное отверстие половых органов мужчины на 2-4 см, несколько раз прокручивают в мочеиспускательном канале и удаляют вращательными движениями. Далее инструмент с полученным материалом помещают в стерильную пробирку или делают мазок на предметное стекло. Процедура занимает не более 2-3 минут.

Иногда перед взятием мазка на флору проводят массаж уретры или простаты. Предстательную железу массируют через прямую кишку. Для этого используется плотный бак: его вводят на всю длину в уретру. Такие действия повышают чувствительность анализа и помогают выявить скрытые заболевания.

При проведении забора биологического материала Мужчина ощущает дискомфорт, процедура малоболезненна. Легкие ощущения в уретре могут сохраняться через несколько часов после манипуляции.

Что говорят результаты?

Полученные результаты может интерпретировать исключительно специалист. От правильной расшифровки анализа на флору зависит адекватность лечения. Какие показатели можно получить при взятии мазка из уретры?

Лейкоциты

Допускается наличие лейкоцитов в анализе на флору в незначительных количествах, а именно не более 5 штук. Если результаты исследования показали их больше, это может означать следующее:

  • в мочеполовой системе у мужчины развивается инфекционный процесс;
  • в уретре или предстательной железе имеется новообразование.

Точнее ситуацию поможет расположение ячеек на предметном стекле.

Если в поле зрения обнаружено более сотни лейкоцитов, есть основания заподозрить у больного трихомониаз или гонорон. Выявить инфекционного возбудителя или тип опухоли врач может только после дополнительных обследований.

Эпителий

Эпителием называют клетки, отслоившиеся от поверхности слизистой. Содержание в материале в количестве до 10 штук считается нормой.Если при исследовании флоры они больше, это свидетельствует о патологическом процессе в уретре и вероятности наличия болезнетворных бактерий.

Этот индикатор анализируется вместе с предыдущим. Если речь идет об остром воспалительном процессе, то он будет проявляться равным количеством клеток эпителия и лейкоцитов. Преобладание эпителия над лейкоцитами говорит о хронической форме заболевания.

Клетки эпителия могут быть признаком воспаления, развившегося в результате травмы, наличия новообразования и так далее.

Слизь

В небольшом количестве В мазке на флору может содержаться слизь. Если обнаружено значительное количество, это свидетельствует о наличии патогенных микроорганизмов, поселившихся в мочевыводящих путях мужчины. Возможно это:

  • трихомонады;
  • различных кокков;
  • кандида;
  • хламидии и др.

Если при повышенном содержании слизи сочетаются С. большим количеством лейкоцитов и клеток эпителия, то это свидетельствует о наличии инфекции в острой форме.При хроническом процессе эпителий и слизь будут преобладать над защитными клетками крови. Такое сочетание может говорить о скрытом воспалении.

Микрофлора

Во флоре уретры могут присутствовать условно-патогенные микроорганизмы, к которым относятся кишечные, стрепто- и стафилококки. Однако их повышенное содержание свидетельствует о развитии уретрита и некоторых других заболеваний.

Гонококки мужчины в мазке здорового человека отсутствуют. Если они обнаруживаются при обследовании, это говорит о гоноре.Верный признак трихомониаза – трихомонада в мазке. Кроме того, в материале может быть обнаружен грибок, что свидетельствует о грибковом поражении мужского организма.

При отсутствии у мужчины жалоб в области половых органов мазок из уретры рекомендуется проводить 1 раз в год. Но даже при незначительном дискомфорте к урологу следует обращаться немедленно. Своевременно поставленный диагноз – залог успешного лечения.

Мобильная микроскопия как инструмент скрининга рака ротовой полости в Индии: пилотное исследование

Abstract

Рак полости рта является наиболее распространенным типом рака среди мужчин в Индии и других странах Южной Азии.Поздняя диагностика вносит значительный вклад в эту смертность, что подчеркивает потребность в эффективных и конкретных диагностических инструментах по месту оказания медицинской помощи. В тех же регионах с высокой распространенностью рака полости рта наблюдается значительный рост инфраструктуры мобильной связи, что обеспечивает широкий доступ к услугам телемедицины. В этой работе мы описываем оценку автоматизированного мобильного микроскопа на основе планшета в качестве дополнения к телемедицинскому скринингу рака полости рта в Индии. Браш-биопсия, минимально инвазивный метод отбора проб, была объединена с упрощенным протоколом окрашивания и мобильным микроскопом на основе планшета, чтобы облегчить локальный сбор цифровых изображений и удаленную оценку изображений клиницистами.Мобильный микроскоп на базе планшета (устройство CellScope) сочетает в себе iPad Mini с собирающей оптикой, светодиодной подсветкой и управляемыми через Bluetooth двигателями для сканирования предметного стекла и получения изображений окрашенных образцов биопсии кисти с высоким разрешением. Исследователи из Медицинского фонда Мазумдара Шоу (MSMF) в Бангалоре, Индия, использовали этот инструмент для сбора и отправки случайно выбранных изображений каждого слайда для телепатологической проверки. Оценка соответствия между золотым стандартом гистологии, традиционной микроскопией цитологии и удаленным просмотром изображений патологом была выполнена в рамках пилотного исследования мобильной микроскопии в качестве инструмента скрининга рака полости рта.Результаты показали, что прибор успешно собирал изображения достаточного качества для дистанционной диагностики, которая показывает соответствие с существующими методами. Дальнейшие исследования позволят оценить эффективность скрининга рака ротовой полости с помощью мобильной микроскопии с минимальной подготовкой технических специалистов в условиях ограниченных ресурсов.

Образец цитирования: Скандараджа А., Санни С.П., Гурпур П., Ребер К.Д., Д’Амброзио М.В., Рагхаван Н. и др. (2017) Мобильная микроскопия как инструмент скрининга рака полости рта в Индии: пилотное исследование.ПЛОС ОДИН 12(11): e0188440. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188440

Редактор: Wilbur Lam, Университет Эмори/Технологический институт Джорджии, США

Получено: 9 марта 2017 г.; Принято: 7 ноября 2017 г .; Опубликовано: 27 ноября 2017 г.

Авторские права: © 2017 Skandarajah et al. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе.

Финансирование: Это исследование частично финансировалось Siemens Healthcare и USAID за счет гранта Лаборатории воздействия на развитие Калифорнийского университета в Беркли, входящей в сеть USAID по разработке решений для высшего образования. Сименс участвовал в планировании исследования, анализе данных, подготовке рукописи и публикации рукописи.

Конкурирующие интересы: Компания Siemens предоставила частичное финансирование и активно участвовала в этом исследовании.Некоторые сотрудники Siemens также являются владельцами акций Siemens. Доктор Флетчер является соучредителем CellScope Inc., компании, занимающейся коммерциализацией микроскопов для мобильных телефонов. CellScope Inc. не участвовала в исследовании, описанном в рукописи. Это раскрытие информации не влияет на соблюдение авторами всех политик PLOS One в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Рак полости рта вследствие сочетания поведенческих и инфраструктурных факторов является наиболее распространенным типом рака среди мужчин в Индии и других странах Южной Азии [1, 2].Связанные с табаком и алкоголем привычки предрасполагают людей к развитию как предраковых поражений, так и рака полости рта [3], и считается, что более высокая доля мужчин с этими привычками способствует гендерным различиям в заболеваемости раком полости рта [2]. Кроме того, данные исследований случай-контроль и метааналитических исследований показали, что ВПЧ также является независимым фактором риска развития рака ротоглотки и полости рта [4, 5]. Стадия заболевания при представлении является решающим прогностическим фактором для плоскоклеточного рака полости рта [6, 7].В то время как 5-летняя выживаемость при раке полости рта, диагностированном на I и II стадиях, составляет более 80%, на III или IV стадиях она составляет менее 40% [6], что подчеркивает необходимость более ранней диагностики поражений.

Окончательный диагноз рака ротовой полости ставится при выполнении биопсии с последующим гистологическим исследованием подозрительных образований [8–10]. Этот метод включает в себя осмотр полости рта и использование либо скальпеля, либо пункционной биопсии, а также гистопатологическую обработку с последующей интерпретацией специалистом.Сбор образца является инвазивным и болезненным, однако неправильное обращение с образцом и его транспортировка в гистологический центр могут помешать его использованию для постановки диагноза [11]. В результате биопсии обычно выполняются в условиях стационара или под руководством квалифицированного врача. Первая точка контакта для большинства пациентов, обращающихся за помощью, особенно в сельской местности, не является централизованным учреждением, которое может предоставлять такие виды услуг. Визуальный осмотр на предмет подозрительных поражений является стандартным скрининговым подходом для направления пациентов из учреждения первичной медико-санитарной помощи в централизованное место для биопсии и ухода [7, 12, 13], но его специфичность в отношении предраковых поражений низкая.Это, в свою очередь, снижает вероятность того, что поставщик медицинских услуг направит пациента на дальнейшее лечение, и снижает согласие пациента на болезненную вторичную процедуру. Во многих странах Южной Азии это усугубляется употреблением табака и бетеля, что приводит к большому количеству неспецифических поражений у обследованных пациентов. Этот сценарий значительно выиграл бы от более чувствительного и специфичного инструмента скрининга, подходящего для инфраструктуры и персонала в периферийных клиниках [7].

За последние несколько десятилетий было разработано множество технологий в попытке улучшить обследование полости рта при скрининге или потенциальной диагностике предрака или рака ротовой полости [7, 14, 15]. Некоторые из них помогают визуальному осмотру полости рта, эффективно увеличивая контраст между диспластическими или злокачественными тканями и нормальными тканями. К ним относятся окрашивание толуидиновым синим [16] для обнаружения повышенного содержания ядер в злокачественных образованиях и использование уксусной кислоты с синим светом для получения хемилюминесценции, которая потенциально может улучшить визуализацию поражений полости рта [17].Хотя это потенциально простые способы улучшения стандартного визуального скрининга, исследования сообщают о низкой специфичности этих методов и, кроме того, они не подтверждаются данными биопсии золотого стандарта [7]. Другие потенциальные методы включают автофлуоресцентную визуализацию метаболических промежуточных продуктов, которые указывают на фенотипы рака, отражение и рассеяние широкого спектра, которые могут исследовать архитектуру [18] и оптическую когерентную томографию (ОКТ) [19]. Хотя эти методы были многообещающими, они получили ограниченное признание и требуют специальных инструментов, которые часто недоступны в местах оказания медицинской помощи.

Инструментом скрининга, который был успешно апробирован в различных медицинских учреждениях, является щеточная биопсия [20, 21], которая включает в себя минимально инвазивный забор подозрительной области с помощью щетки с последующей подготовкой предметного стекла и интерпретацией патологоанатомом с помощью просвечивающего светового микроскопа. Цитологическая информация, полученная из этих образцов, может указывать на клеточные изменения, включая соотношение ядра и цитоплазмы и структуру ядра. Этот метод может быть полезен для дифференциации доброкачественных поражений от потенциально раковых поражений, позволяя медицинскому работнику на переднем крае более эффективно направлять пациентов в центральное учреждение для постановки окончательного диагноза.Однако этот метод был недоступен в периферийных клиниках из-за проблем, связанных с потребностью в микроскопах и обученном персонале для интерпретации изображений.

Распространение мобильных устройств и поддерживающих сетей передачи данных может обойти необходимость создания традиционной инфраструктуры в периферийных местах, где оказывается помощь. Эти потребительские электронные устройства обладают интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, значительной вычислительной мощностью и высококачественной оптикой для формирования изображений в недорогом корпусе, а возможность передачи данных позволяет перенести опыт в удаленные места с ограниченными накладными расходами.Был разработан ряд устройств для ускорения традиционной диагностики или обеспечения возможности проведения новых анализов с мобильными телефонами в основе [22–25]. Доступность мобильных телефонов, техническая грамотность и удаленная передача данных позволили использовать новые методы воздействия на изменения в индийском здравоохранении [26, 27] и представляют собой мост к удаленной телемедицине. Недавно мы продемонстрировали возможность визуального скрининга рака полости рта с помощью мобильного телефона стоматологами первичного звена [28].

В этом исследовании мы оцениваем мобильный микроскоп с телекоммуникациями 3G и Wi-Fi для скрининга рака ротовой полости.Мобильный микроскоп в этом исследовании использует планшет для захвата увеличенных изображений и автоматического сканирования образцов пациентов (D’Ambrosio et al., рукопись в процессе подготовки). Это устройство, которое мы называем автоматизированным CellScope, избавляет техника от необходимости фокусировать и сканировать образец, а также субъективно выбирать подозрительные поля зрения, автоматически собирая серию изображений для загрузки и просмотра. Автоматизированный CellScope основан на наших предыдущих микроскопах для мобильных телефонов CellScope [25] и в сочетании с щеточной биопсией и упрощенным окрашиванием был оценен в Медицинском фонде Мазумдара Шоу в Бангалоре, Индия, как часть системы телемедицинского скрининга (рис. 1).Здесь мы представляем результаты, которые подтверждают возможности визуализации устройства на месте в Индии и демонстрируют соответствие телепатологического обзора изображений биопсии щетки с обычной цитологией и гистологией.

Рис. 1. Обзор автоматизированного устройства CellScope и системы для мобильного скрининга.

(A) Автоматизированная система получения изображений с автоматической фокусировкой и сканированием предметного стекла. (B) Репрезентативное изображение клеток, окрашенных H&E, полученное с объективом 20X/0,4 NA на автоматизированном сканирующем CellScope.Масштабная линейка представляет 100 мкм. (C) Схема для объяснения общего рабочего процесса процесса телемикроскопии.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188440.g001

Материалы и методы

Планшетный микроскоп для дистанционной диагностики

Автоматизированное устройство CellScope использует iPad Mini для автоматического сбора серии изображений образцов пациентов (D’Ambrosio et al., рукопись в процессе подготовки). Вкратце, пользовательское приложение iOS, написанное для iPad Mini 2 (Apple, Купертино, Калифорния), связывается с микроконтроллером Arduino (Arduino Mega, Sparkfun, Boulder, CO) через Bluetooth, чтобы обеспечить управление областью изображения в режиме реального времени на основе жестов ( рис. 1А и 1В).Приложение также запускает автоматическое получение растрового изображения области подготовленного предметного стекла с автоматической повторной фокусировкой на образце во время сканирования. Общий рабочий процесс процесса телемикроскопии поясняется на схеме, показанной на рис. 1C.

Основными аппаратными компонентами устройства CellScope были следующие:

  • iPad mini 2 с 16 ГБ памяти, iOS 9.2 с поддержкой Wi-Fi и 3G
  • Объектив (20x, Edmund Optics, США), расположенный таким образом, что проходящий через него свет направляется на камеру iPad
  • Белый светодиод для подсветки (белый светодиод Rebel, потребляемый ток 700 мА, LuxeonStar, США)
  • Управляемое через Bluetooth/Arduino автоматизированное или ручное движение предметного столика микроскопа на основе жестов
  • Аккумулятор для питания

Сбор и подготовка проб

Щеточная биопсия.

Браш-биопсию проводили на приборе Cytobrush Plus GT (Medesign I.C. GmbH, Германия). Подготовку жидкостной цитологии образцов щеточной биопсии проводили в соответствии со следующим протоколом. Образцы щеточной биопсии погружали в 1,0 мл клеточного консерванта SurePath (GYN-0001-V, BD SurePath, BD Biosciences, Калифорния, США), и клетки освобождали от щеточки путем растирания щеточки в жидкости. Суспензию клеток центрифугировали в миниатюрной центрифуге (MiniSpin, Eppendorf, Гамбург, Германия) и удаляли надосадочную жидкость, оставляя примерно 50 мкл объема.Клетки ресуспендировали, помещали на предметное стекло, а затем распределяли, используя плоский край другого предметного стекла. Образец был примерно ограничен центральной областью предметного стекла, чтобы улучшить плотность клеток и максимально увеличить количество клеток, отображаемых во время автоматического сканирования части области предметного стекла. После сушки клетки фиксировали и окрашивали, как подробно описано ниже. После покрытия образца покровным стеклом подготовленное предметное стекло загружали в автоматический мобильный микроскоп с помощью сенсорного интерфейса, предоставляемого мобильным приложением, работающим на iPad, для получения изображений.После того, как изображения были собраны, они были переданы с устройства CellScope на веб-сервер, где патологоанатомы выполнили слепой просмотр полученных изображений. Два патологоанатома независимо друг от друга просмотрели цифровые изображения, цитологические и гистологические препараты, чтобы поставить диагноз.

Нетоксичное окрашивание H&E.

Мы разработали нетоксичный и экологически безопасный метод окрашивания, который вкратце заключается в следующем. Готовили исходный раствор гематоксилина (1 г гематоксилина в 1 л воды, 0.2 г йодата натрия, 50 г додекагидрата сульфата алюминия и калия). Рабочий раствор готовят добавлением 0,1 г лимонной кислоты к 100 мл маточного раствора. Раствор эозина готовили путем растворения в 100 мл дистиллированной воды следующих веществ: 0,3% (г/об) эозина G, 13% (г/об) глицерина, 0,1% (г/об) Na 2 SO 4 . После фиксации клеток на предметном стекле с помощью 95% этанола проводили окрашивание путем погружения предметного стекла в гематоксилин и эозин каждый на 1 минуту с промывкой после каждого окрашивания водопроводной водой.

Мобильное приложение и сбор данных

Для iPad было разработано приложение, позволяющее вводить данные пациента, включая идентификатор случая, возраст, пол и место поражения (рис. 2).Приложение также позволяет перемещать сцену по Bluetooth, захватывать изображения со слайдов, просматривать захваченные изображения, сохранять данные на iPad и передавать данные/связь с веб-сервером. Приложение предоставило пользователю возможность автофокусировки или ручной настройки курса и точной фокусировки для получения изображения.

Рис. 2. Скриншоты пользовательского интерфейса мобильного приложения для iPad.

(A) Страница входа в приложение для iPad, показывающая защищенную паролем безопасную систему для техника.(B) Еще один снимок экрана в приложении для iPad, показывающий варианты ввода даты рождения пациента, идентификатора образца, пола и дополнительных комментариев.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188440.g002

Мобильное приложение было запрограммировано таким образом, чтобы устройство автоматически делало 125 изображений из разных областей слайда по шаблону растрового сканирования. Изображения, которые воспринимались как размытые или содержащие плотность клеток менее примерно 30 % (где плотность клеток приблизительно рассчитывалась как доля общего поля зрения, покрытого клеточным материалом), считались неадекватными и отбрасывались (как описано в предыдущем исследовании [29]).Кроме того, лаборант отбрасывал изображения, которые содержали перекрытие/скопление клеток, чтобы избежать потенциальных проблем с диагностической интерпретацией. Предпочтительно использовались изображения с плотностью клеток >50%. В некоторых случаях, когда клетки считались редкими (плотность клеток <50%), техник делал изображения вручную с помощью приложения, перемещая слайд с помощью сенсорного интерфейса и выбирая поля зрения с более высокой плотностью клеток. Консенсус в отношении 60–100 изображений с клетками высокой плотности был достигнут для диагноза после первоначальных обсуждений с двумя патологоанатомами после оценки изображений первых пяти субъектов (не включенных в эту рукопись).Точное количество изображений, которые должны быть захвачены для каждого слайда, диктовалось техническим специалистом, но не выходило за рамки консенсуса. После получения техник массово загружал изображения на веб-сервер с помощью мобильного приложения. Хотя это не использовалось в этом исследовании, мобильное приложение также можно использовать для быстрой проверки состояния образцов, отправленных на веб-сервер, в режиме реального времени (т. Эта функциональность может оказаться очень полезной в будущих сценариях развертывания системы CellScope (например,грамм. для помощи удаленным полевым техникам, работающим над приложениями для сельского здравоохранения).

Веб-сервер

Был разработан веб-сервер для хранения изображений, загруженных устройством CellScope, и обеспечения удаленного просмотра этих изображений и связанных с ними данных патологами (рис. 3). Сервер позволял нескольким пользователям безопасно получать к нему доступ, каждый из которых использовал свой логин и пароль. На сервере использовалась система очередей с цветовым кодом состояния дела (рис. 3А). Очередь (список образцов в строках) представляет собой порядок, в котором образцы пациентов были загружены на сервер.Статус обзора образца патологоанатомами автоматически передавался (т. е. данные обновления статуса передавались) с веб-сервера в мобильное приложение в режиме реального времени по мере внесения изменений на сервере. Во время наблюдения за изображениями патологоанатом мог выбрать и аннотировать любую клетку или группу клеток, просто перетащив курсор мыши через интересующую область, в результате чего прямоугольник наложился в этом месте на микроскопическое изображение (рис. 3B). Всплывающее меню морфологических признаков позволило легко выбрать все соответствующие признаки в выбранной интересующей области (рис. 3C).Был возможен множественный выбор клеток и аннотации для каждого образца пациента. Также были доступны дополнительные функции, такие как увеличение / уменьшение изображения. Патологи вводили свой диагноз для каждого случая в отведенном для этого месте. Аннотации или мнения патологоанатомов не были видны друг другу.

Рис. 3. Скриншоты пользовательского интерфейса сервера CellScope.

(A) Снимок экрана сервера CellScope (интерфейс веб-портала), на котором показан список пациентов, у которых была проведена диагностика.Цветовое кодирование записей использовалось для обозначения состояния образцов (т. е. предоставленный результат диагностики, ожидание рассмотрения, образец отклонен и т. д.). (B) Снимок экрана интерфейса сервера, показывающий изображения CellScope, полученные из образца пациента. Обратите внимание на панель миниатюр слева, на которой показаны миниатюры всех изображений, снятых для этого образца пациента, и увеличенное изображение выбранного изображения в центре/справа. Выбранные интересующие области (обозначенные голубыми прямоугольниками, которые патологоанатомы могут нарисовать с помощью инструментов, предусмотренных в интерфейсе) накладываются на изображение.(C) Скриншот интерфейса сервера, показывающий всплывающее окно, содержащее различные клеточные функции, которые патологоанатом может использовать для аннотирования выбранной интересующей области. Свободное текстовое поле в этом окне позволяло патологоанатомам вводить дополнительные комментарии, если это необходимо.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188440.g003

Определение параметров визуализации для цитологии

Разрешение изображения и поле зрения можно варьировать, используя ряд объективов с мобильными микроскопами, как показано ранее [25].Соответствующее увеличение и поле зрения для скрининга рака ротовой полости были определены техниками и патологоанатомами, участвовавшими в этом исследовании, путем качественной оценки образцов, полученных с помощью прибора. Объектив 20X/0,4NA (Edmund Optics, США) был выбран для максимального увеличения поля зрения, обеспечивая при этом достаточное увеличение/разрешение для захвата соответствующих признаков для диагностики.

Исследуемая популяция

Исследование проводилось среди пациентов, посещающих стоматологические амбулаторные отделения Медицинского центра Мазумдар-Шоу (MSMC), Бангалор, и его партнера по сотрудничеству, Стоматологического колледжа общества KLE (KLESDC), Бангалор.Одобрения IRB для исследований, о которых сообщалось, были получены от соответствующих учреждений (Комитет медицинской этики здравоохранения Нараяны [NHH/MEC-CL-2014/222] и Сообщение о решении институционального комитета по этике, 20 ноября 2014 г.). Форма согласия пациента была подготовлена ​​на четырех языках (английском, каннада, хинди и тамильском). Протокол, достоинства и конфиденциальность исследования были разъяснены всем испытуемым на их родном языке. Форма согласия была предоставлена ​​пациенту на его родном языке и подписана им, его лечащим врачом и исследователем.Каждому пациенту была предоставлена ​​одна копия формы согласия, а еще одна копия хранилась в библиотеке MSMC в Бангалоре. Из-за этических соображений удаления ткани путем биопсии у бессимптомных пациентов в исследование были включены только пациенты с подозрительными поражениями слизистой оболочки полости рта. Пациенты с поражениями, которые клинически напоминали очевидные буллезные поражения или красный плоский лишай, были исключены из выборки. Из исследования также были исключены данные пациентов, у которых позже были обнаружены поражения с неплоскоклеточной патологией (саркома, липома, опухоль слюнной железы, опухоль кости или лимфома).

Дизайн исследования

Исследование было разработано для определения специфичности и чувствительности препарата для жидкостной цитологии образцов, полученных при биопсии щеточки, в сочетании с автоматическим получением изображений. Рабочий процесс с образцом и пациентом показан на рис. 4.

Сначала пациентов осматривал стоматолог-хирург. Те испытуемые, у которых были выявлены клинически подозрительные поражения, были опрошены с помощью жидкостной цитологии и переноса данных с использованием автоматизированного мобильного микроскопа.Пациентам также выполняли скальпельную биопсию. Гистологическую обработку и исследование проводили в МСМФ по стандартным методикам. Подготовку жидкостной цитологии образцов щеточной биопсии и окрашивание проводили, как подробно описано выше.

Определение положительного и отрицательного диагноза в цитологии

В этом исследовании пациент считался «наиболее вероятно положительным», если клетки, взятые у пациента, демонстрировали признаки, классические для атипичных клеток, включая полинуклеацию, митотические фигуры, анизохроматизм, анизокариоз, большие ядрышки, уменьшенное количество цитоплазмы, высокое отношение ядра к цитоплазме. , ядерная гипертрофия, гиперхроматизм или аномалии ядерной мембраны.Если в клетках не было таких признаков, пациент был обозначен как «скорее всего отрицательный». Если слайды не могли быть интерпретированы из-за ошибок в окрашивании, скопления клеток или плохого качества изображения, они были помечены как «не интерпретируемые». Если поражение позже диагностировалось гистологически как неплоскоклеточное новообразование, пациент считался отрицательным, поскольку основным объектом скрининга был плоскоклеточный рак.

Оценка образцов патологоанатомом

В этом исследовании для проверки концепции с использованием платформы телемикроскопии CellScope мы привлекли двух экспертов для сравнения диагнозов.Для обеспечения надежного анализа были предприняты следующие шаги. Два патологоанатома независимо друг от друга просматривали образцы (используя как обычный микроскоп, так и цифровые изображения из CellScope), чтобы решить проблему «изменчивости между наблюдателями». Патологи вошли в веб-систему, где хранились изображения CellScope, и получили к ним доступ. Просмотрев изображения, патологоанатомы записали свои диагнозы. Затем окрашенные предметные стекла оценивали с помощью обычной микроскопии аналогичным образом вслепую.

Конфиденциальность пациентов и безопасность данных

Было реализовано несколько процессов для обеспечения конфиденциальности пациентов и безопасности данных. Это включало сбор и обработку физических образцов пациентов, цифровую передачу, а также хранение и анализ изображений CellScope и соответствующей информации о пациентах.

Процесс, используемый для кодирования/декодирования всей связанной информации о пациенте, физических образцов и изображений CellScope для защиты конфиденциальности пациентов (а также для слепых результатов диагностики между патологоанатомами), изображен на рис. 5.Клиницисты собрали образцы у пациентов и присвоили каждому образцу идентификатор учреждения и уникальный идентификатор исследования, которые были записаны в форме отчета о болезни (CRF). Образцы и связанные с ними CRF были предоставлены координатору исследования, который, в свою очередь, создал новый (закодированный) идентификатор для каждого образца. Эти идентификаторы и связанная с ними информация о пациентах хранились в защищенной паролем таблице данных Microsoft Excel. Образцы были помечены этими идентификаторами и предоставлены лаборанту вместе со специальным буквенно-цифровым кодом для обозначения типа образца (цитология, гистология, изображение CellScope).Некоторая основная информация, связанная с каждым образцом, также была предоставлена ​​лаборанту (например, дата рождения пациента, пол, идентификатор образца/буквенно-цифровой код и местоположение в ротовой полости, где был получен образец). Лаборант подготовил слайды, ввел основные данные пациента в устройство CellScope и загрузил соответствующие изображения и данные на веб-сервер CellScope. Патологоанатомы имели ограниченный доступ к веб-серверу только для анализа образцов изображений и ввода результатов диагностики вслепую.После того, как патологоанатомы подготовили диагностический отчет, координатор исследования получил доступ к данным на веб-сервере и расшифровал/расшифровал данные, сопоставив слайды, клинические данные и результаты. Все эти данные (без указания информации о пациенте) затем были предоставлены статистику для статистического анализа.

В отношении безопасности устройства CellScope и связанной с ним передачи данных были выполнены следующие шаги. iPad, используемый в устройстве CellScope для хранения и передачи данных, был защищен 5-значным паролем.Его использование в этом исследовании было ограничено, и он хранился физически в безопасном месте в MSMF. Доступ к приложению CellScope, работающему на iPad (используемому для управления аппаратным обеспечением устройства CellScope и для передачи изображений), также контролировался с помощью логина/пароля. Данные из приложения CellScope на iPad отправлялись по беспроводной сети (через Wi-Fi) на локальный маршрутизатор в MSMF, а оттуда — на веб-сервер CellScope, размещенный в облаке Amazon (с использованием Amazon Web Services, AWS). Маршрутизатор находился за институциональным брандмауэром (недоступным из внешнего Интернета), защищенным с помощью логина и пароля и сохранялся физически безопасным.Беспроводная передача данных с iPad на маршрутизатор была защищена с использованием протокола аутентификации WPA2 и стандартов шифрования AES 256 бит [30]. Вся передача данных между iPad, маршрутизатором и облаком AWS была защищена с использованием HTTPS (протокол передачи гипертекста в соединении, зашифрованном с помощью Transport Layer Security), который обеспечивает аутентификацию веб-сайта и двунаправленное шифрование [31]. Amazon предоставляет несколько уровней безопасности (как физических, так и связанных с данными) для программного обеспечения и данных, размещенных с использованием их платформы облачных сервисов AWS (см.amazon.com/ для получения дополнительной информации). Доступ к веб-серверу CellScope, размещенному на AWS, контролировался системой входа и пароля, и были доступны журналы доступа пользователей к серверу. Общий процесс передачи данных, использованный в этом исследовании, показан на рис. 6.

Результаты

Демографические данные пациентов

Пациенты, набранные для исследования, в основном были из южных штатов Индии, включая Карнатаку, Тамил Наду, Андхра-Прадеш и Кералу. Всего в пилотном исследовании было оценено 32 пациента в соответствии с рабочим процессом, показанным на рис. 4.

Описание основных клинических параметров исследования представлено в таблицах 1 и 2. Восемь из 32 пациентов (25%) были женщинами. Возраст пациентов колебался от 23 до 72 лет (в среднем 50,6, S.D. 13). Двадцать пять пациентов (78%) сообщили по крайней мере об одном из следующих видов поведения: употребление алкоголя, жевание табака, курение. Образцы брали у каждого пациента и готовили, как описано выше. Все изображения были получены автоматически с помощью устройства CellScope или вручную техническими специалистами.

Статистический анализ

Для статистического анализа была рассчитана эффективность системы (чувствительность, специфичность и согласие отдельных патологов). Специфичность и чувствительность CellScope (автоматическая мобильная микроскопия) и цитологии рассчитывались с учетом цитологии и гистологии в качестве золотого стандарта. Все статистические анализы проводились с использованием онлайн-калькулятора (http://graphpad.com). Согласованность между CellScope и цитологическим диагнозом была проверена с использованием статистики Каппа (как описано в разделе «Результаты»).

Демонстрация захвата изображений с помощью автоматизированного мобильного микроскопа

Автоматическая фокусировка выполняется путем получения нескольких изображений в различных положениях по оси Z (фокальной плоскости) и определения того, какое изображение имеет самый высокий контраст, измеренный с помощью преобразования изображения по Лапласу. Успешный процесс автоматической фокусировки и захвата продемонстрирован для пациентов с нормальным эпителием и пациентов с инвазивным раком (рис. 7A, 7A’, 7B и 7B’). У пациентов с лейкоплакией, характеризующейся уплотнением поверхности эпителия, щеточная биопсия не может дать достаточное количество клеток, что приводит к недостатку клеток на предметном стекле.В таких случаях техник вручную выбирает случайные поля, содержащие хотя бы несколько ячеек, и делает снимки (рис. 7C и 7C’).

Рис. 7. Автоматический мобильный микроскоп способен получать изображения, характерные для соответствующих признаков заболевания.

(A) Морфологически нормальные клетки из препарата щеточной биопсии. (A’) Увеличение клеток на рисунке A, показывающее нормальную морфологию. (B) Аномальные клетки от пациента с подтвержденным злокачественным новообразованием, включая клетки с высоким соотношением ядра и цитоплазмы и гиперхромным ядром, указанными красными стрелками.(B’) Увеличение подозрительных клеток на B, показывающее морфологические изменения. (C) Подозрительные клетки, полученные от пациента с подтвержденной лейкоплакией. Красная стрелка указывает на высокое соотношение ядро: цитоплазма, указывающее на подозрительную клетку. Обратите внимание на нехватку клеток, что приводит к трудностям с алгоритмом автофокусировки для подготовки этого образца. (C’) Увеличение подозрительной клетки на C, показывающее высокое отношение ядра к цитоплазме. Все линейки масштаба представляют 100 мкм.

https://doi.org/10.1371/журнал.pone.0188440.g007

Беспроводная передача данных

В то время как iPad mini имел телекоммуникационное подключение через SIM-карту 3G (которую можно было использовать для удаленного развертывания устройства CellScope), в клинической лаборатории использовалась передача данных по Wi-Fi из-за простоты использования и использования более высоких скоростей передачи. в процессе доказательства принципа. Продолжительность загрузки каждого изображения с использованием сети Wi-Fi больницы варьировалась в зависимости от времени дня, когда это выполнялось.Это было самым медленным, когда большое количество пользователей использовало Интернет, и самым быстрым до/после рабочего дня. Продолжительность варьировалась от 6 до 12 секунд на изображение. Размер каждого изображения составлял примерно 1,5 МБ.

Пациентов, включенных в исследование

В таблице 2 указаны возраст пациентов, пол, клинический диагноз, место взятия образца и диагноз, поставленный с помощью традиционной гистопатологии и цитологии. Он также показывает диагностическую интерпретацию связанных изображений CellScope, предоставленных двумя патологоанатомами.Что касается результатов гистопатологии, следует отметить, что образцы считались «положительными», если наблюдалась карцинома или дисплазия.

Соглашение между патологоанатомами

В исследовании участвовали два патологоанатома, каждый из которых независимо оценивал цитологические препараты с помощью обычной микроскопии, гистопатологические препараты с помощью обычной микроскопии и изображения CellScope путем входа на удаленный сервер. Принятие решения с точки зрения положительного/отрицательного диагноза обоими патологоанатомами основывалось на наборе цитологических критериев.В тех случаях, когда между патологоанатомами существовали разные диагностические мнения, консенсус достигался путем совместного рассмотрения каждого из этих критериев. Среди всех случаев несоответствие наблюдалось в 5 случаях, и по всем им был достигнут консенсус после повторного рассмотрения. Этот согласованный диагноз (таблица 2) для цитологии или гистопатологии затем использовался для сравнения с диагнозом, сделанным с использованием автоматических изображений CellScope.

Перед рассмотрением их диагноза на основе оценки автоматических изображений CellScope согласие между двумя патологоанатомами было рассчитано с использованием межэкспертной меры надежности, статистики κ (Каппа).Статистика κ рассчитывалась по уравнению [32]: где Pr(a) представляет фактическое наблюдаемое согласие, а Pr(e) представляет случайное согласие. Pr(a) и Pr(e) рассчитывали с помощью онлайн-калькулятора, доступного по адресу: http://graphpad.com/quickcalcs/kappa1/. Как показано в Таблице 3, значение κ составило 0,695 для диагноза, основанного на автоматических изображениях CellScope, что указывает на «существенное» согласие между патологоанатомами.

Согласованность дистанционной диагностики по изображениям, полученным с помощью автоматизированной мобильной микроскопии, с традиционной цитологией и гистологией

Чувствительность и специфичность автоматизированного CellScope с использованием цитологии или гистологии в качестве золотого стандарта показаны в таблицах 4 и 5.Эти значения также приведены для обычной цитологии по сравнению с гистологией (таблица 6).

Обсуждение

Рак полости рта представляет собой серьезную проблему общественного здравоохранения в Индии и других странах с высоким бременем болезни. Поведенческие факторы, которые предрасполагают людей к развитию рака полости рта, и ограниченный доступ к лечению рака вызывают серьезную озабоченность. Оба они увеличивают число случаев рака и приводят к задержкам в диагностике, что, в свою очередь, приводит к плохому прогнозу. Инструменты, облегчающие традиционное визуальное обследование, крайне необходимы в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, где большинство пациентов обращаются с поражениями.Хотя методы, включая биопсию кисти, были протестированы в хорошо оборудованных лабораториях, применение аналогичной стратегии в этих условиях с ограниченными ресурсами требует новых инструментов и информационной инфраструктуры для диагностики.

В этой работе мы адаптировали устройство на основе мобильной бытовой электроники с преимуществами масштаба и возможности подключения, чтобы облегчить визуализацию и передачу упрощенной минимально инвазивной биопсии кисти. Была разработана и развернута в клинических условиях система загрузки и представления данных, позволяющая просматривать и комментировать изображения.Мы оценили стратегию, которая предъявляла различные требования к пользователю прибора и самому прибору, используя техник с автоматическим сканирующим мобильным микроскопом с минимальной потребностью во вмешательстве пользователя.

Необработанных цифровых цветных (красно-зелено-синий, RGB) микроскопических изображений, использованных в этом исследовании, было достаточно для оценки морфологических характеристик собранных образцов клеток ротовой полости. Во многих других аналогичных исследованиях, проведенных при диагностике рака шейки матки и рака молочной железы с использованием телецитологической платформы, для оценки морфологических характеристик использовались необработанные RGB-изображения [33–36].Чтение и интерпретация цифровых изображений, полученных с помощью CellScope, заменили оценку прямым просмотром слайдов с помощью обычного микроскопа. Поэтому в нормализации интенсивности окрашивания не было необходимости, поскольку изображения CellScope дублировали реальные изображения. В обоих случаях диагноз устанавливали преимущественно по морфологическим признакам.

Анализ результатов показывает, что согласие между патологоанатомами при постановке диагноза с использованием автоматических изображений CellScope было «значительным», что классифицируется по статистическому значению κ, равному 0.695 [32]. Это указывает на то, что изображения CellScope предоставили патологоанатомам достаточную информацию диагностического качества, чтобы они могли сформировать свое мнение, так что согласие между ними не было просто основано на случайности.

Несмотря на то, что в этом исследовании использовались наблюдения только двух патологоанатомов, мы считаем, что, основываясь на дизайне обзора выборки, этого было достаточно для обеспечения надежного анализа образцов. В другом аналогичном исследовании рака молочной железы, основанном на телецитологии, для интерпретации использовались мнения только двух цитопатологов с конкордантностью 66.7%-90% [33]. В этом исследовании было обнаружено, что цифровые изображения являются отличной заменой стеклянным предметным стеклам, поскольку изображения точно интерпретируются дистанционно и демонстрируют отличные клеточные детали для цитологической диагностики. В нашем исследовании имеется совпадение 84,4% (27/32) между патологоанатомами в результатах диагностики с использованием системы CellScope.

Специфичность диагностики, достигнутой с использованием автоматизированных изображений CellScope, по сравнению с гистологией в качестве золотого стандарта составила 100%. Это также имело место, когда диагноз был сделан с использованием автоматических изображений CellScope по сравнению с традиционной цитологией в качестве золотого стандарта (100%).Это высокое значение специфичности было обнаружено независимо от того, какой патологоанатом ставил диагноз. Поскольку высокая специфичность указывает на низкий уровень ложноположительных результатов, это указывает на то, что автоматизированный CellScope в качестве инструмента скрининга в условиях ограниченных ресурсов может быть полезен для сокращения затрат и потенциально быстрого направления к специалистам при подозрительных поражениях и сокращения задержек в диагностике.

Чувствительность диагностики, достигнутой с помощью изображений CellScope, по сравнению с традиционной цитологией в качестве золотого стандарта варьировалась от 67% до 90% (между двумя патологами).Когда диагноз был выполнен с использованием изображений CellScope по сравнению с гистологией в качестве золотого стандарта, чувствительность варьировалась от 47% до 63%. Интересно, что из таблицы 2 видно, что снижение чувствительности связано со случаями лейкоплакии, когда трудно получить какие-либо клетки с помощью щеточной биопсии, так как это состояние приводит к затвердеванию поверхностных слоев слизистой оболочки щек. Недостаток клеток приводит к затруднениям в постановке правильного диагноза в цитологии. Еще одним интересным фактом является то, что чувствительность диагностики, сделанной с использованием традиционной цитологии, по сравнению с гистологией в качестве золотого стандарта, составляет 70%, что аналогично чувствительности с использованием автоматического CellScope по сравнению с гистологией в качестве золотого стандарта.Это указывает на то, что качество изображений, подготовки образцов и случайного выбора изображений с помощью автоматизированной системы CellScope находится на одном уровне с традиционной цитологией.

Для скрининга рака рекомендуется протокол тестирования с высокой чувствительностью. В сценарии скрининга, если патологоанатом диагностирует случай атипии, субъект обычно направляется в региональный онкологический центр для дальнейшего подтверждения диагноза. В этом экспериментальном исследовании скрининг был основан на цитологии, и, соответственно, общая согласованность между автоматизированной мобильной микроскопией и цитологией была высокой (90%), когда все пациенты оценивались вместе.При независимом анализе групп пациентов с раком ротовой полости и дисплазией чувствительность увеличилась до 94% (17/18) при сравнении CellScope и цитологического исследования. По сравнению с диагностикой рака ротовой полости дисплазия выявлялась с чувствительностью всего 67%, когда золотым стандартом была цитология. Эти анализы дали результат, что чувствительность была высокой для обнаружения рака полости рта, но низкой для дисплазии. Низкая чувствительность при выявлении дисплазии снижала общую чувствительность/специфичность исследования.Эта огромная разница между диагностикой рака и дисплазии может быть объяснена неэффективностью цитологии для диагностики атипии. Цитология может обнаружить 95% случаев рака полости рта, но только 27% случаев дисплазии, делая вывод, что цитология как метод имеет более низкую чувствительность при диагностике дисплазии. Кроме того, в диагнозах, основанных на телемикроскопии, наблюдалась высокая согласованность между патологоанатомами (84,4%), что свидетельствует об эффективности системы CellScope в качестве диагностического инструмента на основе телемикроскопии.

Производительность устройства CellScope может быть улучшена за счет дальнейших технических разработок. Например, поскольку автоматизированному сбору изображений предшествуют жидкостная цитология и ресуспендирование, оставшийся объем и размер мазка можно регулировать в зависимости от размера центрифугированного клеточного осадка, чтобы поддерживать постоянную плотность клеток на предметном стекле. В качестве альтернативы, простой порог, рассчитанный для содержимого в поле зрения (т. е. исключающий поля, содержащие слишком мало ячеек), может исключить поля, находящиеся слишком далеко от оптимальной плотности ячеек.

Другие проблемы, связанные с работой автоматизированного прибора CellScope, связаны с методикой подготовки образцов щеточной биопсии. В то время как некоторые работы показали, что диагностика щеточной биопсии имеет чувствительность выше 90% [21, 29], результаты, полученные в этом исследовании с традиционным считыванием щеточной биопсии, больше похожи на результаты других работ [37], в которых сообщается о чувствительности около 70% . Причина такого снижения чувствительности становится очевидной при более внимательном рассмотрении результатов: в случаях гиперкератотических поражений, таких как лейкоплакия, когда наблюдается отвердение поверхностных слоев слизистой оболочки, щеточка не может собрать злокачественные клетки, расположенные в более глубоких слоях. слои.Из-за этой невозможности собрать злокачественные клетки страдает диагностика с помощью цитологии и, таким образом, снижается чувствительность в случаях таких поражений. Кроме того, отсутствие специфических диагностических критериев, позволяющих отличить атипичные клетки от предраковых поражений, также способствует снижению чувствительности. Однако в случаях более поздних поражений, когда злокачественные клетки расположены в верхних слоях слизистой оболочки, щеточка легко собирает злокачественные клетки, что обеспечивает превосходную чувствительность. Эти факты указывают на ограничения щеточной биопсии и цитологического метода при скрининге рака ротовой полости.

Поскольку зарегистрированная чувствительность и специфичность традиционно считываемой щеточной биопсии сопоставимы с измерениями с помощью планшетных мобильных микроскопов, мы пришли к выводу, что наш рабочий процесс визуализации не приводит к потере информации об изображении. Сообщалось, что изображения, полученные с помощью мобильных телефонов iPhone, не имеют потери разрешения [25, 38]. С продемонстрированной здесь производительностью визуализации было бы полезно дополнительно протестировать систему с методами подготовки образцов, которые обеспечивают более воспроизводимую информацию о образце или других связанных анализах.

Выводы

В заключение, это исследование демонстрирует потенциал мобильной системы микроскопии CellScope для раннего выявления и профилактики рака ротовой полости среди сельского населения в рамках телемедицинской системы скрининга с удаленной оценкой изображений.

Благодарности

Выражаем признательность Тиягараджану Субрамани, Siemens Healthcare Pvt Ltd, Бангалор, Йоахиму Бангерту, Siemens Healthcare GmbH, Германия, и Раду Мирону Тоеву, Siemens S.Р.Л., Румыния за техническую помощь.

Каталожные номера

  1. 1. Дикшит Р., Гупта П.С., Рамасундарахеттиге С., Гаджалакшми В., Александрович Л., Бадве Р. и др. Смертность от рака в Индии: общенациональное репрезентативное исследование. Ланцет. 2012;379(9828):1807–16. Эпб 2012/03/31. пмид: 22460346.
  2. 2. Варнакуласурия С. Жизнь с раком полости рта: эпидемиология с особым упором на распространенность и изменения образа жизни, влияющие на выживаемость. Оральный онкол. 2010;46(6):407–10.Эпб 2010/04/21. пмид: 20403722.
  3. 3. Петти С. Факторы риска рака полости рта, связанные с образом жизни. Оральный онкол. 2009;45(4–5):340–50. Эпб 2008/08/05. пмид: 18674956.
  4. 4. Д’Суза Г., Краймер А.Р., Висциди Р., Павлита М., Фахри С., Кох В.М. и соавт. Исследование случай-контроль вируса папилломы человека и рака ротоглотки. N Engl J Med. 2007;356(19):1944–56. Эпб 2007/05/15. пмид: 17494927.
  5. 5. Миллер Д.Л., Пуричелли М.Д., Стек М.С. Вирусология и молекулярный патогенез плоскоклеточного рака ротоглотки, ассоциированного с ВПЧ (вирусом папилломы человека).Биохим Дж. 2012;443(2):339–53. Эпб 2012/03/29. пмид: 22452816; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3571652.
  6. 6. Гомес И., Варнакуласурия С., Варела-Сентельес П.И., Лопес-Хорнет П., Суарес-Кункейро М., Диз-Диос П. и др. Является ли ранняя диагностика рака полости рта достижимой целью? Кто виноват в задержке диагностики? Оральный Дис. 2010;16(4):333–42. Эпб 2010/03/18. пмид:20233328.
  7. 7. Линген М.В., Калмар Дж.Р., Каррисон Т., Спейт П.М. Критическая оценка диагностических средств для выявления рака полости рта.Оральный онкол. 2008;44(1):10–22. Эпублик 11.09.2007. пмид: 17825602; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC2424250.
  8. 8. Фареди М., Прасант М., Ашок П., Винит А., Сафия Т., Кишор П. и др. Оральная биопсия в общей стоматологической практике: обзор. Общественное здравоохранение Int J Med. 2012;2(1):3–6.
  9. 9. Кумарасвами К.Л., Видхья М., Рао П.К., Мукунда А. Биопсия полости рта: точка зрения патологоанатома. J Рак Res Ther. 2012;8(2):192–8. Эпб 2012/07/31. пмид: 22842360.
  10. 10. Оливер Р.Дж., Слоан П., Пембертон М.Н.Оральные биопсии: методы и приложения. Бр Дент Дж. 2004;196(6):329–333; викторина 62. Epub 2004/03/27. пмид:15044984.
  11. 11. Кумар К., Шетти Д., Дуа М. Артефакты биопсии и обработки тканей в тканях слизистой оболочки полости рта. Int J Head Neck Surg. 2012;3(2):92–8.
  12. 12. Феделе С. Диагностические средства в скрининге рака полости рта. Голова Шеи Онкол. 2009; 1:5. Эпб 2009/03/17. пмид: 19284694; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC2654034.
  13. 13. Куджан О., Гленни А.М., Оливер Р.Дж., Таккер Н., Слоан П.Программы скрининга для раннего выявления и профилактики рака ротовой полости. Cochrane Database Syst Rev. 2006;(3):CD004150. Эпубликовано 21 июля 2006 г. пмид: 16856035.
  14. 14. Букот Дж., Суарес П. Предрак полости рта и раннее выявление рака в стоматологическом кабинете – обзор новых технологий. J Implant Adv Clin Dent. 2010;2(3):47–63.
  15. 15. Гупта М., Гупта М., Аггарвал А., Ахуджа Р. Последние достижения в диагностике предраковых и злокачественных поражений полости рта: всесторонний обзор.Clin Cancer Investig J. 2013;2(3):181–4.
  16. 16. Машберг А. Переоценка применения толуидинового синего в качестве диагностического дополнения при обнаружении бессимптомной плоскоклеточной карциномы полости рта: продолжающееся проспективное исследование рака полости рта III. Рак. 1980;46(4):758–63. Эпб 15.08.1980. пмид: 7397638.
  17. 17. Рам С, Сиар Ч. Хемилюминесценция как диагностический метод выявления рака ротовой полости и потенциально злокачественных поражений эпителия. Int J Oral Maxillofac Surg.2005;34(5):521–7. Эпб 2005/08/02. пмид: 16053872.
  18. 18. Пирс М.С., Шварц Р.А., Бхаттар В.С., Мондрик С., Уильямс М.Д., Ли Дж.Дж. и др. Точность мультимодальной оптической визуализации in vivo для обнаружения новообразований полости рта. Рак Prev Res (Фила). 2012;5(6):801–9. Эпб 2012/05/04. пмид:22551901; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3560936.
  19. 19. Lee CK, Chi TT, Wu CT, Tsai MT, Chiang CP, Yang CC. Диагностика предрака полости рта с помощью оптической когерентной томографии. Биомед Опт Экспресс.2012;3(7):1632–46. Эпб 2012/07/19. пмид: 22808434; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3395487.
  20. 20. Кох Ф.П., Кункель М., Бистерфельд С., Вагнер В. Диагностическая эффективность дифференциации небольших раковых и предраковых поражений с использованием мазков щетки слизистой оболочки полости рта — проспективное и слепое исследование. Clin Oral Investig. 2011;15(5):763–9. Эпб 2010/07/02. пмид: 20593209.
  21. 21. Скиубба Дж. Улучшение выявления предраковых и раковых поражений полости рта.Компьютерный анализ биопсии ротовой щетки. Совместная исследовательская группа OralCDx в США. J Am Dent Assoc. 1999;130(10):1445–57. Эпублик 26.11.1999. пмид:10570588.
  22. 22. Бреслауер Д.Н., Маамари Р.Н., Свитц Н.А., Лам В.А., Флетчер Д.А. Клиническая микроскопия с помощью мобильного телефона для глобальных приложений здравоохранения. ПЛОС Один. 2009;4(7):e6320. Эпб 2009/07/23. пмид: 19623251; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC2709430.
  23. 23. Мартинес А.В., Филлипс С.Т., Каррильо Э., Томас С.В., 3-й, Синди Х, Уайтсайдс ГМ.Простая телемедицина для развивающихся регионов: телефоны с камерами и бумажные микрожидкостные устройства для дистанционной диагностики в режиме реального времени. Анальная хим. 2008;80(10):3699–707. Эпб 2008/04/15. пмид: 18407617; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3761971.
  24. 24. Seo S, Su TW, Tseng DK, Erlinger A, Ozcan A. Голографическая визуализация без линз для встроенной цитометрии и диагностики. Лабораторный чип. 2009;9(6):777–87. Эпублик 2009/03/04. пмид: 19255659; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3931575.
  25. 25. Скандарайя А., Ребер К.Д., Свитц Н.А., Флетчер Д.А.Количественная визуализация с помощью микроскопа мобильного телефона. ПЛОС Один. 2014;9(5):e96906. Эпб 2014/05/16. пмид: 24824072; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC4019540.
  26. 26. Фальк М.М., Лауф У. Флуоресцентная деконволюционная микроскопия с высоким разрешением и мечение автофлуоресцентными индикаторами CFP, GFP и YFP для изучения структурного состава щелевых контактов в живых клетках. Микроск Рес Тех. 2001;52(3):251–62. Эпб 2001/02/17. пмид: 11180618.
  27. 27. Гоэл С., Бхатнагар Н., Шарма Д., Сингх А.Преодоление разрыва в людских ресурсах в системах оказания первичной медико-санитарной помощи в развивающихся странах с помощью мобильного здравоохранения: описательный обзор литературы. JMIR Mhealth Uhealth. 2013;1(2):e25. Эпублик от 01.01.2013. пмид: 25099436; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC4114440.
  28. 28. Бирур П.Н., Санни С.П., Джена С., Кандасарма У., Рагхаван С., Рамасвами Б. и др. Мобильное медицинское приложение для дистанционного наблюдения за раком полости рта. J Am Dent Assoc. 2015;146(12):886–94. Эпублик 2015/11/28. пмид: 26610833.
  29. 29.Afrogheh A, Wright CA, Sellars SL, Wetter J, Pelser A, Schubert PT, et al. Оценка перорального теста на жидкой основе Shandon Papspin с использованием новой системы цитологических оценок. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2012;113(6):799–807. Эпб 2012/06/07. пмид: 22668708.
  30. 30. Лашкари А., Данеш М., Самади Б. Обзор протоколов безопасности беспроводной сети (WEP, WPA и WPA2/802.11i). Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям. 2009: 48–52.10.1109/ICCSIT.2009.5234856.
  31. 31. Рескорла Э. HTTP через TLS. Инженерная рабочая группа Интернета, RFC 2818. 2000.
  32. 32. МакХью мл. Межэкспертная надежность: статистика каппа. Биохим Мед (Загреб). 2012;22(3):276–82. Эпублик 25.10.2012. пмид: 23092060; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3

    2.
  33. 33. Гальвес Дж., Хауэлл Л., Коста М.Дж., Дэвис Р. Диагностическое соответствие телецитологии и обычной цитологии для оценки аспиратов молочной железы.Акта Цитол. 1998;42(3):663–7. Эпб 1998/06/12. пмид:9622684.
  34. 34. Клдиашвили Э., Шрадер Т. Воспроизводимость телецитологического диагноза мазков из шейки матки в программе обеспечения качества: опыт Грузии. Телемед Дж. Э. Здоровье. 2011;17(7):565–8. Эпб 2011/08/20. пмид: 21851161.
  35. 35. Lee ES, Kim IS, Choi JS, Yeom BW, Kim HK, Han JH и др. Точность и воспроизводимость телецитологической диагностики мазков из шейки матки. Инструмент для программ обеспечения качества.Ам Джей Клин Патол. 2003;119(3):356–60. Эпублик 21 марта 2003 г. пмид:12645336.
  36. 36. Цилалис Т., Архондакис С., Меристудис С., Маргари Н., Пулиакис А., Скагиас Л. и др. Оценка воспроизводимости статических телецитологических диагнозов в мазках из шейки матки, приготовленных методом жидкостной цитологии. Телемед Дж. Э. Здоровье. 2012;18(7):516–20. Эпб 2012/08/04. пмид: 22856666.
  37. 37. Poate TW, Buchanan JA, Hodgson TA, Speight PM, Barrett AW, Moles DR, et al. Аудит эффективности методики щеточной биопсии полости рта в специализированном отделении оральной медицины.Оральный онкол. 2004;40(8):829–34. Эпб 04.08.2004. пмид: 15288839.
  38. 38. Tuijn CJ, Hoefman BJ, van Beijma H, Oskam L, Chevrollier N. Передача данных и изображений с использованием мобильных телефонов для усиления диагностических услуг на основе микроскопии в лабораториях стран с низким и средним уровнем дохода. ПЛОС Один. 2011;6(12):e28348. Эпублик 24.12.2011. пмид: 22194829; Центральный PMCID PubMed: PMCPMC3237433.

Manual Examination — обзор

3.2.1 RQ1: Представление типа

Исследовательский вопрос RQ1 (Какие типы подходов к обеспечению качества существуют?) был дан путем разделения выявленных подходов на динамические и статические.Это охватывает все выявленные подходы к обеспечению качества мобильных приложений. Динамическое тестирование требует выполнения мобильного приложения, а статическое тестирование — нет. Статическое тестирование основано на проверке вручную или автоматизированном анализе кода или других артефактов проекта без выполнения кода. В отличие от динамического тестирования, статическое тестирование находит дефекты в смысле «причин сбоев», в то время как динамическое тестирование направлено на поиск самих сбоев [55].

Мы разделили набор результатов на динамические и статические подходы, с одной стороны (первая категория), и подходы, учитывающие функциональные и нефункциональные требования, с другой стороны.Некоторые подходы не могли быть отнесены ни к одному из вышеупомянутых наборов, что привело к третьему набору для второй категории. На рис. 7 показано количество классифицированных статей по категориям на обзорной карте.

Рис. 7. Распределение типов подходов, используемых для обеспечения качества мобильных приложений.

Большинство выявленных подходов (93%) представляют собой динамические подходы. В частности, большинство динамических подходов можно отнести к функциональному тестированию (53%).Типичными примерами этой категории являются подходы на основе моделей, такие как описанные Griebe и Gruhn [56] для создания и автоматического выполнения тестовых случаев. Этот вклад подходит для контекстно-зависимых мобильных приложений, поскольку их подход на основе моделей направлен на улучшение тестирования контекстно-зависимых мобильных приложений путем вывода тестовых случаев из системных моделей времени разработки.

Динамические подходы, учитывающие нефункциональные возможности, составляют 35% всех подходов в этом представлении. Например, Цянь и Чжоу [57] описывают подход к тестированию эффективности с акцентом на приоритизацию тестовых случаев.Они строят модель прогнозирования, чтобы определить, может ли тест привести к утечке памяти. Эта модель основана на машинном обучении отдельных функций кода. Вклад Wan [58] предлагает инструмент автоматизированной генерации тестов, который обнаруживает ошибки энергопотребления и горячие точки в приложениях Android в рамках тестирования эффективности. В этом подходе используются методы моделирования мощности дисплея и методы автоматического преобразования дисплея для обнаружения горячих точек и определения их приоритетности для разработчиков.

5% подходов могут быть использованы для решения любого типа качества.Примером этого является iTest Яна и др. [59], которая представляет собой программное обеспечение для тестирования с акцентом на мобильный краудсорсинг. Платформа позволяет разработчикам программного обеспечения отправлять свои мобильные приложения и удобно получать результаты тестирования, которые могут относиться к любому качеству, от крауд-тестеров.

Кроме того, существуют статические подходы, ориентированные на функциональность, такие как методология получения данных проверки на основе инструмента проверки кода Gerrit от Mukadam et al. [60]. К ним относятся, например, статический анализ программ для Android, проведенный Пайе и Спото [61], в результате которого на формальной основе появилось расширение Julia, которое раньше было первым надежным статическим анализатором для программ для Android.

Статические подходы составляют около 7% выявленных подходов. Статические подходы в области нефункциональных подходов были обнаружены, особенно в контексте безопасности, например, подход Кришнана и др. [62], в котором, среди прочего, описывается статический анализ с последующей проверкой кода для выявления проблем безопасности. Такой подход к обеспечению качества мобильных приложений не имеет функциональной направленности как часть статических подходов (например, 58% всех статических подходов).

Мы не выявили статических подходов, подходящих для всех типов качества при обеспечении качества мобильных приложений.

Другие возможные подходы к обеспечению качества, такие как применение руководств по кодированию, не являются частью этого картографического исследования в соответствии с критериями отбора (см. Раздел 2.2).

(PDF) Компьютерная диагностика малярии по микроскопическим изображениям тонкого и толстого мазков крови

I. Предлагаемый метод дает несколько большее количество паразитов

из-за ложноположительных результатов при обнаружении паразитов.Расчетное количество

отклоняется на 2,17% и 10,12% от ручного подсчета для

тонкого мазка и толстого мазка соответственно. Алгоритму требуется

5,23 с и 4,78 с времени выполнения для исследования микроскопического

поля тонкого мазка и толстого мазка соответственно.

ТАБЛИЦА I: Результаты предлагаемого алгоритма

Тип мазка Ручной подсчет паразитов Подсчет паразитов по предлагаемому методу

Тонкий мазок 92 94

Толстый мазок 484 533

VII.ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной статье мы предложили алгоритм для выявления паразитов малярии

по микроскопическим изображениям тонкого и толстого

мазка крови. Новизна алгоритма заключается в его надежности и эффективности как для тонкого, так и для толстого мазка. Поскольку алгоритм

уменьшает шум, который может возникнуть из-за линз

микроскопа, он может эффективно выполнять диагностику даже в

недорогих микроскопах. Кроме того, потребность в дорогостоящих микроскопах с автоматической фокусировкой устраняется за счет использования методов наложения в плоскости фокусировки

.Алгоритм использует методы адаптивной

сегментации изображения для сегментации изображения даже при различных условиях освещения

и концентрации окрашивающего раствора. Далее,

можно отметить, что использование неконтролируемого обучения для классификации

делает алгоритм более быстрым и менее сложным

по сравнению с другими существующими методами обучения с учителем [3],

[4], [6], [7] .

Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм может

заменить трудоемкую

ручную диагностику и дает результаты диагностики

за меньшее время, что делает его пригодным для компьютерной

автоматизированной диагностики (CAD).Кроме того, алгоритм может быть полезен

в сельской местности с ограниченными ресурсами для выполнения требований эксперта

микроскописта.

Стоит отметить, что точность алгоритма

можно повысить, улучшив качество слайдов и выбрав

более подходящие функции для уменьшения положительного обнаружения. Кроме того,

эту работу можно расширить для выявления малярийноподобных паразитарных

заболеваний, таких как трипаносома[11] и бабезия[12].

БЛАГОДАРНОСТЬ

Авторы выражают признательность за помощь при поддержке:

1.Д-р Нитин Кханна, ассистент профессора, кафедра электротехники

Eng., IIT Gandhinagar

2. Д-р Пранав Десаи, Метрополис Десаи, Сурат

3. Д-р Ханса Госвами, заведующий кафедрой патологии, BJMC ,

Ахмадабад

4. Г-н Шарад Джоши, доктор наук, ИИТ Гандинагар

5. Г-н Бхагья Шах, бакалавр технических наук, ECED, SVNIT

6. Г-н Арчит Бхавсар, BE, DCEIT, SVBIT

7. Г-н Рахул Патель, MBBS, Медицинский колледж Барода

ССЫЛКИ

[1] W.H. Organization, World malaria report 2015. World Health

Organization, 2015.

[2] WH Organization and C. for Disease Control, Basic Malaria

Микроскопия: Руководство для преподавателя. Всемирная организация здравоохранения, 2010 г.

[3] Ф. Б. Тек, А. Г. Демпстер и ˙

И. Кале, «Обнаружение паразитов и идентификация для автоматизированной диагностики малярии по тонким мазкам крови», Computer

Vision and Image Definition , том. 114, нет. 1, стр. 21–32, 2010.

[4] MC Mushabe, R. Dendere и TS Douglas, «Автоматическое обнаружение

малярии в окрашенных по Гимзе тонких мазках крови», 2013 г. 35th Annual

International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and

Biology Общество (EMBC). IEEE, 2013 г., стр. 3698–3701.

[5] К. Чарп и В. Байраги, «Автоматизированное обнаружение малярийного паразита и обнаружение стадии

в микроскопических изображениях крови», в Intelligent Systems

and Control (ISCO), 2015 IEEE 9th International Conference on.

IEEE, 2015 г., стр. 1–4.

[6] J. A. Frean, «Надежный подсчет малярийных паразитов в толстой крови

фильмов с использованием цифрового анализа изображений», журнал Malaria, vol. 8, нет. 1, с. 1,

2009.

[7] M. Elter, E. Haßlmeyer, and T. Zerfaß, «Обнаружение малярийных паразитов

в толстых мазках крови», Ежегодная международная конференция

IEEE Engineering in Medicine, 2011 г. и Биологическое общество. IEEE, 2011 г., стр.

5140–5144.

[8] J. Arco, JM G’

orriz, J. Ram’

ırez, I. ´

Alvarez, and CG Puntonet,

«Цифровой анализ изображений для автоматического подсчета малярийных паразитов

5 с использованием морфологические операции», Экспертные системы с приложениями,

vol. 42, нет. 6, стр. 3041–3047, 2015.

[9] П. Берт и Э. Адельсон, «Пирамида Лапласа как компактный код изображения

», IEEE Transactions on Communications, vol. 31, нет. 4, с.532–

540, 1983.

[10] Н. Оцу, «Метод порогового выбора из гистограмм уровней серого»,

Automatica, vol. 11, нет. 285-296, стр. 23–27, 1975.

[11] WH Organization et al., «Контроль и надзор за африканским

трипаносомозом человека». Серия технических отчетов Всемирной организации здравоохранения,

№. 984, с. 1, 2013.

[12] PJ Krause, SR Telford, R. Ryan, PA Conrad, M. Wilson, JW

Thomford и A. Spielman, «Диагностика бабезиоза: оценка

серологического теста на обнаружение антител к бабезии микроти», Journal

of Infectious Diseases, vol.169, нет. 4, pp. 923–916, 1994.

Надежный метод сегментации изображений клеток крови, основанный на нейронных обыкновенных дифференциальных уравнениях

Одним из основных методов анализа медицинских изображений является диагностика заболеваний путем исследования мазков крови под микроскопом. проверить морфологию, количество и соотношение эритроцитов и лейкоцитов. Таким образом, точная сегментация изображений клеток крови необходима для подсчета и идентификации клеток. Целью этой статьи является выполнение сегментации изображения мазка крови путем объединения нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (УЗЛОВ) с сетями U-Net для повышения точности сегментации изображения.Чтобы изучить влияние решения ODE на скорость и точность сети, модуль ODE-block был добавлен к девяти сверточным слоям в сети U-Net. Во-первых, изображения клеток крови предварительно обрабатываются для повышения контраста между сегментируемыми областями; во-вторых, один и тот же набор данных использовался для обучающего набора и тестового набора для проверки результатов сегментации. В соответствии с результатами эксперимента мы выбираем место, куда добавляется модуль блока обыкновенных дифференциальных уравнений (блок ОДУ), выбираем соответствующую устойчивость к ошибкам и уравновешиваем время расчета и точность сегментации, чтобы обеспечить наилучшую производительность; наконец, корректируется устойчивость к ошибкам блока ODE для увеличения глубины сети, а обучающая модель сети NODEs-UNet используется для сегментации изображения ячейки.Используя предложенную нами сетевую модель для сегментации изображений клеток крови в тестовом наборе, можно достичь 95,3% точности пикселей и 90,61% среднего пересечения над объединением. При сравнении сетей U-Net и ResNet точность пикселей нашей сетевой модели увеличивается на 0,88% и 0,46% соответственно, а среднее пересечение по объединению увеличивается на 2,18% и 1,13% соответственно. Предлагаемая нами сетевая модель повышает точность сегментации изображений клеток крови и снижает вычислительные затраты на сеть.

1. Введение

Одним из основных методов диагностики заболеваний является исследование мазка крови под микроскопом для проверки формы, количества и пропорции эритроцитов и лейкоцитов. Однако ручное исследование микроскопического изображения крови является длительной и трудоемкой задачей. В последние годы, с развитием технологий компьютерного зрения и обработки медицинских изображений, распознавание медицинских микроскопических изображений клеток также достигло значительного прогресса в области обработки медицинских изображений.Исследование методов обработки медицинских изображений стало важным направлением исследований в области обработки и анализа изображений.

Сегментация изображения — важный этап в процессе анализа и обработки изображения. Традиционные методы сегментации медицинских изображений в основном включают контур активности, пороговое значение интенсивности, математическую морфологию, увеличение области и алгоритм водораздела [1–5]. Поскольку полностью сверточная нейронная сеть (FCN) [6] была впервые предложена Лонгом и др., она достигла семантической сегментации естественных изображений от конца до конца, а также показала наиболее прогрессивные возможности в сегментации изображений.И они рассматривают FCN как основу и создали огромное количество отличных сетей семантической сегментации [7] с разных точек зрения при стимулировании всех видов сложных соревнований по семантической сегментации. Роннебергер и др. [8] сосредоточились на большом размере и небольшом количестве медицинских изображений, предоставив сетевую модель U-Net, которая приняла структуру кодирования-декодирования. После 4-кратного объединения во время понижения дискретизации выполняется пространственное сращивание и слияние с соответствующим масштабом при повышении дискретизации для добавления информации об объектах.Чтобы построить матрицу весов пикселей, чем ближе она к границе ячейки, тем больше будут веса пикселей, поэтому она будет обучаться специально. Коваль и др. [9] объединили сверточную нейронную сеть (CNN) и алгоритм водораздела с затравкой [4] для сегментации ядра на изображениях клеток рака молочной железы, используя точную маску ядра, созданную CNN, для замены маски ядра, которая была определена нормальным пороговым значением. В ходе этого процесса создаются топографические карты водоразделов и зародыши ядер, а затем алгоритм водораздела используется для разделения перекрывающихся ядер.Сонг и др. [10] предложили мультимасштабную свёрточную сеть (MSCN) и метод, основанный на сегментации изображений цитоплазмы и ядра шейки матки. Они извлекли признаки с помощью MSCN, а затем разделили центральную область каждого пикселя. Этот метод может сегментировать все ядра на изображениях клеток, но не может отличить нормальные клетки от аномальных. Араужо и др. [11] использовали CNN для сегментации аномальных клеток и блочных аномальных клеток с высоким перекрытием изображений из цифровых изображений обычных мазков Папаниколау, фильтруя входные изображения и удаляя клетки, которые содержат только фон или неверную информацию.Они внедрили постобработку для улучшения сегментации аномальных клеток и отсортировали изображения в соответствии с вероятностью наличия аномальных клеток на изображении. Озтюрк и др. [12] предложили новую структуру DCNN, основанную на остаточной сети (ResNet) [13] и структуре деконволюционной сети [14]. Семантическая сегментация будет запущена в соответствии с гистопатологическим типом клеток, и будут идентифицированы все ядра. Они были классифицированы как раковые или нормальные в соответствии с каждым типом клеток. Шибуя и Хотта [15] предложили сеть обратной связи U-Net [8], основанную на сверточной долговременной памяти (LSTM).Выход U-Net сообщает о входе, а затем подается во второй раунд. Они извлекли признаки второго раунда на основе признаков первого раунда, используя сверточный LSTM [16]. Convolution LSTM, который используется для обработки упорядоченных данных, является сверточной версией LSTM [17]. Чен и др. [18] предложили новую нейронную сеть, которая называется нейронными обыкновенными дифференциальными уравнениями (УЗУ). Эта статья относится к идее Chen et al. [18]. Мы использовали новейшие NODE для улучшения классического метода сегментации медицинских изображений на основе сети U-Net.

Мы поместили блок ODE в сетевую модель U-Net для сегментации изображений клеток крови (названную NODEs-UNet). Предлагаемая сетевая модель NODEs-UNet может эффективно сократить использование параметров и улучшить эффект сегментации. УЗЛЫ могут адаптироваться к рецептивным полям (RF). Нет необходимости оптимизировать RF для различных задач сегментации, и нам нужно только настроить устойчивость к ошибкам ODE-блока. Способность архитектуры модели NODEs-UNet к обобщению велика.

2.Предварительная обработка изображений

Набор экспериментальных данных в этой статье был предоставлен Центром обработки медицинских изображений и сигналов (MISP) и Департаментом патологии Исфаханского университета медицинских наук [19]. MISP.rar содержит 148 чистых изображений мазка клеток крови размером в пиксели. Так как изображение клетки крови довольно большое, мы подобрали соответствующие области для удобного обучения сети. Мы обрезали 100 изображений клеток крови размером в пиксели, выбрав подходящую область. Чтобы обеспечить точность модели обучения, мы сохранили 20 изображений в качестве тестового набора, а оставшиеся 80 изображений использовали для увеличения набора данных до 800 путем увеличения данных.Кроме того, мы использовали соотношение 3 : 1 в качестве обучающего набора и набора для проверки. Метка изображения была получена путем ручной маркировки с помощью инструмента для маркировки LabelMe. Есть три типа ячеек, которые необходимо пометить: фон, белые ячейки и красные ячейки. Им присваиваются метки 0, 1 и 2 соответственно. На рис. 1 показано исходное изображение клетки крови и его поствизуализация меток.

В этой статье использовались изображения мазков крови, которые содержат небольшое количество лейкоцитов и большое количество эритроцитов.Исходные изображения клеток крови цветные, и мы используем цветное изображение для сегментации. Мы провели предварительную обработку изображения клеток и увеличили контраст между изображениями клеток для лучшей сегментации целей. Изображения клеток крови были преобразованы из цветового пространства RGB в пространство YUV. Псевдокод выглядит следующим образом:

Img = Read(Path)

Y,U,V = BGR2YUV(Img)

Y´ = clahe_equalized(Y)

Img = 2,90,0V00(YUV2BGR) где «Y» означает яркость.«U» обозначает разницу между синим каналом и яркостью. «V» означает разницу между красным каналом и яркостью. На рис. 2 показано исходное изображение клетки и предварительно обработанное изображение.

3. Методология

Мы представляем новый метод сегментации, основанный на нейронных обыкновенных дифференциальных уравнениях (УЗД) и U-Net для сегментации изображений клеток крови. Во-первых, вводятся узлы. Затем на основе классической сети U-Net мы импортировали блок ODE в сетевую архитектуру U-Net и определили расположение блока ODE в сети.Наконец, построена предлагаемая сетевая архитектура NODEs-UNet. Сегментированное изображение построено на основе сетевой структуры NODEs-UNet.

3.1. Нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение

Нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение означает дифференциальное уравнение с одной независимой переменной. Мы должны найти общее решение неизвестного для обыкновенного дифференциального уравнения нормально. Например, общее решение уравнения есть , где означает произвольную постоянную.Но на практике более распространенным методом решения этой проблемы является использование решателя ОДУ. То есть, учитывая начальное значение, это не должно находить общее решение при поиске неизвестного значения, кроме постепенного приближения к его значению. С точки зрения нейронной сети они похожи на чрезвычайно сложную составную функцию, независимо от того, являются ли они полносвязной сетью, рекуррентной сетью или сверточной сетью. Количество композиций равно глубине слоев. Например, двухуровневая полносвязная сеть может быть где входное значение скрытого элемента -го слоя и параметризует нейронную сеть как .Таким образом, каждый слой нейронной сети подобен универсальному аппроксиматору функций.

Остаточная сеть (ResNet) [13] представляет собой особый тип сверточной сети. Он решил проблему реверсии градиента с остаточным соединением, что означает, что градиент все еще может быть эффективно передан обратно на входной конец, когда слой нейронной сети очень глубокий. Рисунок 3 — структура ResNet-блока. Выход ResNet-блока объединяет входную информацию и выходную информацию операции внутренней свертки.Эта остаточная связь гарантирует, что точность глубокой модели будет как минимум не ниже точности мелкой сети.


Мы можем формально проиллюстрировать приведенный выше блок ResNet в виде следующего уравнения: , которое обозначает весь блок ResNet выше. Если переписать ее в виде остаточной сети, т. е.

Мы можем обнаружить, что традиционная нейронная сеть напрямую параметризуется как скрытые слои, а остаточная нейронная сеть параметризует остаток среди скрытых слоев.Но нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение в этой статье использует другой способ для параметризации производной в скрытых состояниях нейронной сетью. Предполагая, что дискретные слои являются непрерывными слоями и параметрами, эта форма непрерывного преобразования может быть выражена как нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение (УЗЕЛ): где по-прежнему определяется как нейронная сеть, но теперь это и его параметр являются единицей, а также подаются в нейронную сеть как независимый параметр. С точки зрения определения производной, когда изменение имеет тенденцию становиться бесконечно малым, изменение скрытого состояния может быть смоделировано нейронной сетью.При медленном изменении от начального к конечному изменение в конечном итоге представляет собой результат прямого распространения. Таким образом, используя нейронную сеть для параметризации производной скрытого слоя, слой нейронной сети действительно непрерывен.

Если можно получить численное решение обыкновенного дифференциального уравнения, то оно эквивалентно прямому распространению. Теперь преобразуем уравнение (3) в

Из уравнения (5) видно, что для численного решения ОДУ требуется интеграл нейронной сети от до .Это проблема с начальным значением ОДУ. Мы можем получить результат напрямую с помощью решателя ОДУ. Такой решатель ОДУ также может контролировать числовую ошибку, чтобы мы могли сопоставить вычислительные возможности и точность модели. На рис. 4 показана структура блока ОДУ.


3.2. Расположение ODE-Block

Сетевая архитектура этой статьи основана на классической модели полностью сверточной нейронной сети U-Net для сегментации медицинских изображений. Учитывая снижение вычислительных затрат, мы уменьшаем количество сверточных ядер в слоях свертки до половины в исходной сети U-Net.Чтобы изучить влияние одного блока ODE на сеть в разных позициях, мы импортировали блок ODE в сетевую архитектуру U-Net, которая показана на рисунке 5. Набор для обучения, набор для проверки и набор для тестирования все сети согласованы, а устойчивость к ошибкам решателя блоков ODE составляет . Когда мы обучаем сеть, мы вводим обучающий набор и проверочный набор, а время обучения (эпохи) составляет 50 раз. Мы используем функцию обратного вызова, чтобы сохранить модель сети с минимальным значением val_loss набора проверки.


Девять блоков ОДУ, полученных в вышеописанном эксперименте, были протестированы на тестовом наборе. Результаты сегментации изображения клеток оценивались по точности пикселей (PA), точности пикселей класса (CPA), среднему пересечению по объединению (MIoU) и времени вычислений, а результаты сравнения показаны в таблице 1.



ALGORITHM PA (%) PA (%) CPA (%) MIUU (%) Время (ы)
Белые клетки

U-Net 94.59 92,55 96,54 94,10 88,58 0,15
ОДА-UNet1 95,05 94,25 95,97 93,92 89,80 7,35
ОДА-UNet2 95.08 94.23 95.69 95,98 89.98 89.68 89.68 3 99
ODE-unet3 95.11 95.14 95.70 91.65 89,61 1,94
ОДА-UNet4 95,19 94,08 96,51 93,42 90,17 1,03
ОДА-UNet5 95,05 95,62 94,62 94.53 89.62 0.61 0.61
95.14 95.14 93.78 96.34 96.34 95.39 95.09 1.06
ODE-UNET7 95.17 93,80 96,59 94,19 90,02 1,95
ОДА-UNet8 95,16 94,33 96,30 92,98 89,91 3,72
ОДА-UNet9 95.14 94.33 96.23 93.15 93.15 93.15 9.35 7.35

от Таблица 1, можно увидеть, что по сравнению с сетью U-NET и девять ODE на основе сетей видно, что после добавления ODE-блока PA и MIoU значительно улучшились.Очевидно, что время вычислений резко возрастает — это время, необходимое сети для сегментации двадцати изображений клеток крови. По сравнению с девятью сетями на основе блоков ODE место, где добавляется блок ODE, не оказывает очевидного влияния на PA и MIoU, но оказывает большее влияние на время вычислений, поэтому мы можем сделать вывод, что место, где добавляется блок ODE. -блок опускается по мере того, как U-образная структура U-Net опускается. И время намного меньше, когда U-образная структура продолжает опускаться.Чем больше U-образная структура поднимается вверх, тем больше время.

3.3. Нейронная сеть NODEs-UNet

В этой статье мы представляем новый метод сегментации изображений клеток крови, основанный на структуре нейронной сети NODEs и U-Net (названной NODEs-UNet). Он основан на сетевой модели U-Net, а понижение частоты дискретизации выполняется через уровень максимального пула. Для части кодирования каждый раз, когда она проходит через объединяющий слой, строится новая шкала, и имеется пять шкал, включая исходное изображение.Наконец, свертка приводит к слиянию пяти шкал. Сверточный слой извлекает признаки, а «одна и та же» свертка используется для сохранения неизменного размера изображения до и после свертки. Повышение дискретизации выполняется посредством билинейной интерполяции, и масштаб, соответствующий части выделения признаков, объединяется с каждым повышением дискретизации.

Из Раздела 3.2 можно сделать вывод, что добавляемое местоположение блока ODE уменьшается с U-образной структурой U-Net, и время сокращается.Поэтому мы добавляем один блок ОДУ с устойчивостью к ошибкам и два блока ОДУ с устойчивостью к ошибкам в нижней части формы «U», как показано на рисунке 6.


Окончательный результат прогнозирования этой сети использует функцию активации софтмакс, то есть где — выходное значение -го узла, а — количество выходных узлов, которое является количеством категорий классификации. Выход мультикласса преобразуется в распределение вероятностей в диапазоне через функцию softmax, что означает вероятность того, что узел принадлежит фону, белым ячейкам или красным ячейкам.Мы используем категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь сети, которая часто подходит для многоклассовых задач и позволяет избежать проблемы снижения скорости обучения функции потерь среднеквадратичной ошибки. Уравнение выглядит следующим образом: где — распределение вероятностей ожидаемого выхода и — распределение вероятностей фактического выхода сети. Когда значение перекрестной энтропии меньше, два распределения вероятностей ближе.

4. Экспериментальные результаты и обсуждение

Предложенная сетевая структура NODEs-UNet была применена к проблеме мультиклассовой сегментации изображений клеток крови и используется для оценки роли использования ODE-блока в сегментации.Реальный набор данных изображений был выбран из общедоступного набора данных MISP и Департамента патологии Исфаханского университета медицинских наук, который содержит микроскопические изображения мазка крови с эритроцитами и лейкоцитами, а именно набор данных MISP01 [19]. Результаты этого эксперимента сравнивались с результатами сети U-Net [8] и сети ResNet [13]. Причина, по которой мы выбрали эти две сети, заключается в том, что сеть U-Net хорошо подходит для семантической сегментации и является основой предлагаемой нами сети NODEs-UNet.Сеть ResNet также основана на сокращенной версии сети U-Net в этой статье, а остаточный модуль добавлен в сеть U-Net. Добавленное расположение ResNet-блока было отнесено к архитектуре D-LinkNet [20]; затем мы построили сетевую модель ResNet. В следующих разделах мы приводим экспериментальные настройки. Затем мы сравниваем наш метод с этими двумя методами и приводим статистические результаты.

4.1. Экспериментальные настройки

В этом исследовании все эксперименты реализованы в Ubuntu 16.04 64-разрядная операционная система LTS с 64-ядерным процессором Intel Xeon E5 и графическим процессором NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 11 G 4, основанная на платформе глубокого обучения Keras, оснащенной сетевой моделью NODEs-UNet. Блок ODE использует TensorFlow. Мы завершаем обучение и тестирование сегментации изображений клеток крови в графическом процессоре CUDA 8.0, вычисляем платформу и библиотеку ускорения глубокого обучения cuDNN 7.5.

Чтобы увеличить скорость обучения, мы вызываем функцию multi_gpu_model() для копирования модели на четыре графических процессора.Каждый GPU вызывает свою собственную модель, работающую на собственном наборе данных, а затем соединяет все запущенные результаты вместе. Во избежание переполнения памяти модель построена на CPU. Мы вводим обучающий набор и набор проверки для обучения сети, сохраняя модель с наименьшими потерями (val_loss) в наборе проверки в одной модели и сохраняя структуру сети в файле HDF5.

4.2. Проверка сегментации изображений клеток крови

Для набора данных MISP01 четыре случайно выбранных изображения клеток крови использовались для сегментации изображений клеток крови на основе структуры NODEs-UNet, и на рисунке 7 показаны результаты.Рисунок 7(a) представляет собой исходные изображения клеток крови. Рисунок 7(b) представляет собой предварительно обработанные изображения клеток крови с использованием адаптивного метода выравнивания гистограммы (см. раздел 2). Рисунок 7(c) представляет собой соответствующие метки изображений клеток крови. Рисунок 7(d) представляет собой результат сегментации с использованием предложенного нами алгоритма. Из рисунка 7 видно, что наш метод может точно сегментировать фон, красные и белые клетки. Он имеет четкие границы и полные детали, а результаты сегментации очень близки к истине.

Для дальнейшей проверки предлагаемого нами метода сегментации на основе сети NODEs-UNet в этой статье мы сравнили и проанализировали качество результатов сегментации нашего метода с соответствующими работами, разработанными на основе сети U-Net [ 8] и сети ResNet [13], а сравнение результатов сегментации показано на рисунке 8. На рисунке 8 показаны четыре случайно выбранных результата сегментации изображений клеток крови с использованием трех сетей. Как показано на рисунке 8(a), исходные изображения клеток крови выбираются случайным образом из набора данных MISP01 [19] с размытием и шумом.Рисунок 8(b) представляет собой улучшенные изображения ячеек с использованием адаптивного метода выравнивания гистограммы (раздел 2). Рисунок 8(c) – это их соответствующая основная истина. Рисунок 8(d) показывает результаты сегментации после применения U-Net к изображениям. На рис. 8(e) показан результат сегментации после применения ResNet к изображениям. Как показано на рисунке 8(f) для результата предлагаемого нами метода сегментации на основе сети NODEs-UNet, мы видим, что наша работа может обеспечить более точную сегментацию и более подробную информацию.

Чтобы количественно измерить и сравнить точность предложенного нами метода с другими методами, мы применили каждый из методов к сегментированному набору данных и сравнили его с достоверностью.Затем мы подсчитали истинно и ложно обнаруженные результаты сегментации. Рассчитываются показатели эффективности на основе PA, CPA и MIoU. В таблице 2 показаны результаты оценки каждого метода сегментации изображения клеток крови для тестового набора, где параметр относится к пространству памяти, занимаемому весом параметра сетевой модели. На рисунках 9 и 10 показаны конкретные показатели PA и MIoU результатов сегментации каждой сети на 20 изображениях клеток крови.

9091

8

17


PA (%) PA (%) CPA (%) MIUU Фон Белые клетки

U-Net 94.42 92,55 96,54 94,10 88,43
RESNET 94,84 94,55 95,60 92,89 89,48
NODES-UNET 95,30 94,58 95,94 95.37
90.61






Наблюдение за таблицей 2, по сравнению с данными объективных оценок (PA, CPA и MIOU) сети U-Net с теми и сети NODEs-UNet, мы пришли к выводу, что на основе сетевой архитектуры U-Net, будь то добавление блока ResNet или блока ODE, оба результата сегментации значительно улучшаются.Для сети ResNet PA и MIoU увеличились на 0,42% и 1,05% соответственно, а PA и MIoU сети NODEs-UNet увеличились на 0,88% и 2,18% соответственно. В основном это связано с тем, что выходные данные ResNet-блока и ODE-блока объединяют входную информацию с выходной информацией о работе внутреннего модуля, и этот метод подключения гарантирует, что в модели сети после добавления точность модуля будет по крайней мере не ниже точности исходной сетевой модели.А из-за ограничения вычислительной мощности экспериментального оборудования количество ядер свертки в сверточном слое в сети U-Net в данной работе вдвое меньше, чем в традиционной сети U-Net, а сложность ниже. После добавления ODE-блока увеличивается глубина сети, поэтому значительно повышается точность сети.

Тогда, сравнивая данные показателей (PA и MIoU) сети NODEs-UNet и сети ResNet, видно, что ODE-блок имеет больше преимуществ в производительности, чем ResNet-блок, а PA и MIoU в сети NODEs-UNet увеличилось на 0.46% и 1,13% соответственно по сравнению с сетью ResNet. Это связано с тем, что остаточная сеть является частным случаем обыкновенных дифференциальных уравнений, что является дискретизацией метода Эйлера. Метод Эйлера очень удобен для решения обыкновенных дифференциальных уравнений, т. Всякий раз, когда скрытый слой делает небольшой шаг вперед, новое состояние скрытого слоя должно делать небольшой шаг в существующем направлении. Если мы идем от к таким маленьким шагом, то получается численное решение ОДУ.Если каждый раз равно 1, то метод дискретизации Эйлера равен выражению остаточного модуля . Но метод Эйлера — это основной метод, используемый для решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Каждый шаг будет делать небольшую ошибку, и ошибка будет накапливаться.

Решатель ОДУ в сети NODEs-UNet не перемещается на фиксированную длину шага, как метод Эйлера. Он выберет подходящую длину шага для аппроксимации реального решения в соответствии с заданным допуском погрешности.Снижение устойчивости к ошибкам увеличит количество оценок функции, аналогично увеличению глубины модели. Следовательно, мы можем изменить поведение нейронной сети, изменив устойчивость к ошибкам. Во время обучения можно уменьшить ошибку, повысить точность и лучше изучить нейронную сеть. Во время тестирования ошибка может быть увеличена в соответствии с реальной вычислительной средой, количество вычислений функции может быть уменьшено, и мы можем быстрее получить результат сегментации.Сравнивая объем памяти, занимаемый сетью NODEs-UNet, с параметрами сети ResNet, объем памяти, занимаемый сетью NODEs-UNet, составляет всего 46% от сети ResNet. Это связано с производной параметризованного скрытого состояния блока ОДУ, который аналогичным образом строит слои непрерывности и параметры. В процессе прямого распространения не сохраняются промежуточные результаты, поэтому требуется только приблизительно постоянная стоимость памяти.

5. Заключение

В этой статье нейронное обыкновенное дифференциальное уравнение объединяется с сетью U-Net для сегментации изображений мазка крови.По сравнению с более распространенной семантической сегментацией с использованием полностью сверточных сетей, эта статья не улучшает извлечение признаков и многомасштабное слияние, но она напрямую основана на сетевой модели U-Net. Блок ODE добавлен для улучшения сети и повышения точности сети для сегментации изображений ячеек. Используя характеристики блока ОДУ, мы используем решатель ОДУ в блоке ОДУ для параметризации производной скрытого состояния вместо прямой параметризации скрытого состояния, как обычно.Этот метод подключения может достичь того же эффекта, что и остаточная сеть, и может эффективно избежать проблемы деградации сети в глубокой сети. Конечно, сетевой слой этой статьи не очень глубок, и преимущества этой статьи не используются в полной мере. Блок ODE может выбрать подходящую длину шага для аппроксимации реального решения в соответствии с заданным допуском на ошибку. Исходя из этих характеристик, снижение устойчивости к ошибкам приведет к увеличению количества вычислений функции, что аналогично увеличению глубины модели без увеличения параметров модели.Мы снижаем устойчивость ОДУ-блока к ошибкам в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, а также можем построить глубокую сетевую модель.

Следующим планом исследования является выполнение свертки с ядром свертки для каждой шкалы, отобранной в сети NODEs-UNet. Мы выполним многомасштабное слияние всех выходных данных, подключим их к полносвязному слою и проведем линейную регрессию. Таким образом, мы можем напрямую вывести количество лейкоцитов и эритроцитов на изображении крови.

Доступность данных

Исходный код, поддерживающий исследование, будет доступен у соответствующего автора по обоснованному запросу.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Это исследование поддерживается Национальным научным фондом Китая (грант № 61806024), Проектом научных и технологических исследований Департамента образования провинции Цзилинь (№ JJKh30210637KJ) и Научно-исследовательским проектом Департамента экологической среды провинции Цзилинь (№ 202107), Китай. Мы благодарим авторов за набор данных MISP.

Мазок на цитологию что показывает? Результаты декодирования

На сегодняшний день основным методом исследования внутренних женских органов является мазок на цитологию, который показывает развитие инфекций и опасных патологий. Отличается от других видов лабораторных испытаний специальным набором красителей и фиксаторов, повышающих достоверность конечных результатов.

Что такое мазок на цитологию?

Цитологический мазок (анализ Папаниколауса, ПАП-тест) — лабораторное микроскопическое исследование верхних отделов шейки матки, предназначенное для своевременной диагностики онкологических заболеваний.Этот метод является самым безболезненным, простым и быстрым среди всех известных методов обследования.

Цель анализа

В целях профилактики и предотвращения развития опасных заболеваний каждой женщине делают цитологическое исследование мазка из цервикального канала. Этот анализ позволяет выявить нарушения в клеточном строении шейки матки, вызывающие развитие онкологических заболеваний. Во избежание возможных патологий всем женщинам следует регулярно посещать гинеколога.Если изменения и возникают, то они фиксируются на ранней стадии, когда заболевание поддается лечению, и еще возможно полное выздоровление.

Кроме клеточных патологий мазок на цитологию дает возможность оценить состояние слизистой оболочки и определить наличие вредоносных микроорганизмов во влагалище. ПАП-тест не определяет точных данных этих параметров, поэтому в таких случаях необходимо использовать дополнительные методы анализа.

Показания к тесту Папаниколау

Мазок на цитологию шейки матки назначается всем женщинам после 18 лет при плановом осмотре гинеколога 1 раз в год.Также показаниями к анализу являются: менструация, наличие папилломавируса и генитального герпеса, свободный секс, бесплодие, применение гормональных контрацептивов, установление внутриматочной спирали, планирование беременности. Инфекционные заболевания часто также служат поводом для взятия мазка на цитологию. Что покажет результат, может определить только специалист.

Группа риска

Независимо от возраста существуют определенные факторы, воздействие которых увеличивает риск развития онкологии.При длительном воздействии на женский организм они ослабляют иммунитет. В эту группу риска входят женщины, имеющие много половых партнеров, курящие, имеющие слабый иммунитет, являющиеся вирусоносителями, начавшие половую жизнь в раннем возрасте, перенесшие в прошлом онкологические заболевания репродуктивной системы.

Как делается мазок

Для получения достоверных результатов женщина должна прекратить прием антибиотиков за неделю до анализа. За сутки до исследования нужно прекратить спринцевание и поставить вагинальные свечи и заняться сексом.

Забор проб производится на кресле во время осмотра у гинеколога. Врач делает 3 штриха: со стенок влагалища, из цервикального канала (цервикального канала) и из устьев парауретральных ходов. Эта процедура совершенно безболезненна. Для взятия мазка используют гинекологическое зеркало и шпатель. Чтобы предметы не были холодными и не создавали неприятных ощущений, перед использованием их можно нагреть горячей водой.

На следующем этапе врач наносит исследуемый материал на специальное стекло, на котором будет проходить лабораторный анализ мазка на цитологию под микроскопом.

Интерпретация результатов исследования

Последний и самый ответственный этап исследования – расшифровка мазка на цитологию. По анализу врач может получить информацию о состоянии эпителия, наличии воспалений и составе микрофлоры. В современной медицинской практике для расшифровки результатов мазка широко применяется методика Папаниколау, по которой выделяют 5 стадий развития патологии.

1 стадия — патологии нет, цитология в норме.Эта стадия свидетельствует о здоровье женщины.

2 стадия — при профилактическом осмотре или при наличии жалоб женщине делают мазок на цитологию, который показывает незначительное изменение клеточной структуры. Это вызвано воспалением внутренних половых органов. Эта стадия также считается нормой, но для выяснения причин заболевания необходимы дополнительные исследования.

3 стадия — обнаружено небольшое количество клеток с аномалиями строения ядер. В этом случае необходимо взять повторный мазок и провести гистологическое исследование ткани.

4 стадия — при анализе могут быть выявлены клетки со злокачественными изменениями. Например, увеличение массы ядер, изменения в цитоплазме и хромосомах. Полученный результат не является окончательным диагнозом, но служит поводом для дальнейшего обследования.

5 стадия — в мазках присутствует большое количество раковых клеток.

Расшифровка цитологического мазка может занять некоторое время. Обычно это занимает несколько дней, но бывают случаи, когда результатов приходится ждать неделю.

Достоверность результатов Папаниколауса очень высокая, особенно при исследовании мазка на цитологию шейки матки. А вот о состоянии матки, яичников и маточных труб этот анализ не дает никакой информации. Бывают случаи, когда ПАП-тест дает ложные данные. Поэтому для точной интерпретации результатов необходимо пройти комплексное обследование.

Положительные результаты: виды патологии

Если результаты исследования соответствуют нормам, то отклонений не выявлено, женщина здорова.В случае положительных результатов имеет место развитие патологии.

Обнаружение аномальных клеток не всегда указывает на наличие рака. Нередко во время ПАП-теста выявляют опасные инфекционные заболевания.

1. Папилломавирусная инфекция — образование остроконечных кондилом во влагалище и на шейке матки. Этот вирус очень опасен для женского здоровья.

2. Хламидиоз – наиболее распространенная инфекция, передающаяся половым путем. В основном это заболевание протекает бессимптомно.Кроме того, его трудно диагностировать лабораторно. Это усложняет лечение, а его отсутствие грозит серьезными осложнениями.

3. Трихомониаз – распространенное венерическое заболевание. Основные симптомы заболевания: зуд, желто-зеленые выделения, дискомфорт при мочеиспускании и при половом акте. Своевременная диагностика патологии позволяет полностью вылечить болезнь.

4. Гонорея — инфекционное заболевание мочеполовой системы. Хроническая форма заболевания часто вызывает бесплодие у женщин.

5. Молочница – это разрастание грибка, обитающего во влагалище. По какой-то причине ее размножение выходит из-под контроля, возникает воспаление. Сопровождается раздражением и зудом, белыми выделениями с характерным запахом.

При положительном результате мазка на наличие инфекции следует лечить выявленные заболевания. Часто бывает трудно определить рак из-за вирусов. Поэтому после курса терапии необходимо повторить анализ, чтобы получить более точные данные.

В зависимости от патологии иногда необходимо пересдать мазок на цитологию, которая показывает динамику изменения структуры клеток за определенный период.

Мазок плода во время беременности

При малейших подозрениях на наличие вредных для плода инфекций и грибков часто используют цитологию. Мазко-воспалительный тип позволяет диагностировать патологические процессы, если женщина жалуется на жжение и зуд наружных половых органов, изменение цвета и запах выделений.Для анализа состояния микрофлоры влагалища у беременных делают цитологический мазок не менее трех раз. При необходимости врач может назначить дополнительные ПАП-тесты.

Проведение ПАП-теста беременным происходит по обычной технологии.

Возможные осложнения после взятия мазка

Взятие мазка на цитологию должен проводить врач-специалист, владеющий этим процессом. После выполнения ПАП-теста возможны некоторые осложнения.Чаще всего они проявляются сильными болями после манипуляций и кровотечением в течение суток или немного дольше. Такие симптомы считаются вполне нормальными и не требуют лечения. Если после исследования возникают сильные боли в животе, лихорадка и озноб, следует обратиться к врачу.

Цитология мазка из цервикального канала при неправильном заборе тоже иногда имеет опасные последствия. При грубом вмешательстве может развиться стеноз, обусловленный спайками. По этой причине не принято проводить профилактический мазок в глубоких местах цервикального канала.

В течение недели после ПАП-теста следует отказаться от интимных отношений, спринцеваний и использования тампонов.

Цитологический мазок считается лучшим методом выявления рака шейки матки на ранних стадиях развития. Но даже самые лучшие лаборатории иногда не могут обнаружить клеточные изменения. Поэтому для большей вероятности выявления патологии необходимо ежегодно сдавать мазок.

.
Leave a Reply

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены.